Turns, workflows and agents

In this course, a turn is one user contribution and the assistant's work in response until it returns control to the user.

在本课程中，一轮（turn）是指用户提供一次输入后，助手为此开展的工作，直到助手把控制权交还给用户。

この教材では、ターンを利用者の一回の発言と、それに対してアシスタントが利用者へ制御を返すまでに行う処理と定義します。

Other systems may use the word differently, so a trace or API description should state its convention.

其他系统可能对这个词有不同用法，因此执行记录或 API 说明应明确自己采用的约定。

他のシステムでは異なる意味で使う場合があるため、トレースやAPIの説明では採用する定義を明記すべきです。

A turn can contain multiple model-provider requests, tool executions, intermediate messages, and checks.

一轮可以包含多次向模型服务商发出的请求、工具执行、中间消息和检查。

一つのターンには、複数のモデル提供者へのリクエスト、ツール実行、中間メッセージ、確認処理が含まれ得ます。

A session groups interactions over time, while a model-provider request is a specific exchange with the service running the model.

会话把一段时间内的交互归为一组，而模型服务请求则是与运行模型的服务进行的一次具体交互。

セッションは時間をまたぐやり取りをまとめ、モデル提供者へのリクエストはモデルを動かすサービスとの特定の通信を指します。

Consider a fictional user request asking an assistant to compare three internal product documents.

来看一个虚构的用户请求：让助手比较三份内部产品文档。

アシスタントに社内の製品文書三つを比較するよう依頼する、架空の例を考えます。

The first model response proposes three independent read operations, and the application executes those operations in parallel.

模型的第一次响应提出三个彼此独立的读取操作，应用并行执行这些操作。

最初のモデル応答は独立した三つの読み取りを提案し、アプリが並列で実行します。

The application then supplies all three results in a second model request, which returns the comparison and completes the turn.

随后，应用在第二次模型请求中提供全部三个结果，模型返回比较结果，并结束这一轮。

アプリは三つの結果を次のモデルリクエストで渡し、モデルが比較を返すとターンが完了します。

Under these stated assumptions, the trace contains one turn, two model requests, three tool calls, and three tool results.

在上述明确假设下，这份执行记录包含一轮交互、两次模型请求、三次工具调用和三个工具结果。

この前提では、トレースには1ターン、2回のモデルリクエスト、3回のツール呼び出し、3件のツール結果があります。

This example shows why one tool call should not be equated with one provider request.

这个例子说明，不能把一次工具调用等同于一次模型服务请求。

この例から、1回のツール呼び出しを1回の提供者リクエストと同一視すべきでないことが分かります。

The distinction between workflows and agents concerns how the next steps are chosen, although real applications often combine both.

工作流与智能体的区别，涉及下一步操作是如何被选择的，不过真实应用往往会结合两者。

ワークフローとエージェントの違いは次の手順の選び方にありますが、実際のアプリでは両方を組み合わせることがよくあります。

Following Anthropic's useful engineering distinction, a workflow organizes processing through predefined paths, while an agent gives the model more control over the sequence of actions.

按照 Anthropic 提出的一个实用工程区分，工作流通过预先定义的路径组织处理过程，而智能体则让模型对操作顺序拥有更多控制权。

Anthropicの実務的な区別では、ワークフローは定義済みの経路に沿って処理を構成し、エージェントは行動の順序についてモデルにより大きな制御を与えます。

A workflow can still include branching, parallel operations, and model-generated content; predefined does not mean trivial.

工作流仍然可以包含分支、并行操作和模型生成的内容；预先定义并不意味着简单。

ワークフローにも分岐、並列操作、モデルが生成する内容を含められ、定義済みであることは単純であることを意味しません。

An agent can adapt when the needed steps are unclear, but additional autonomy creates more paths to evaluate and more possible failure states.

当所需步骤尚不明确时，智能体可以作出调整，但更大的自主性也会增加需要评估的路径和可能出现的失败状态。

必要な手順が不明確なときエージェントは適応できますが、自律性が増すほど、評価する経路と起こり得る失敗状態が増えます。

The surrounding system can impose a time limit, tool budget, approval requirement, or stop condition even when the model chooses intermediate actions.

即使中间操作由模型选择，外围系统仍可施加时间限制、工具预算、审批要求或停止条件。

モデルが途中の行動を選ぶ場合でも、周囲のシステムは時間制限、ツール利用の上限、承認要件、停止条件を設定できます。

A subagent is another delegated execution context, and whether it can delegate further depends on the framework and permissions.

子智能体是另一个接受委派任务的执行上下文；它能否继续委派任务，取决于框架和权限。

サブエージェントは委任された別の実行コンテキストであり、さらに委任できるかどうかはフレームワークと権限によります。

Compare a complex agent with a simpler baseline using the same tasks, quality criteria, and full operational costs.

应在相同任务、质量标准和完整运行成本的基础上，将复杂智能体与更简单的基线方案进行比较。

複雑なエージェントは、同じ作業、品質基準、運用費用全体を使って、より単純な基準システムと比較します。

The best design is the one that meets the task's requirements with acceptable reliability and effort, rather than the one with the most autonomous steps.

最好的设计，是以可接受的可靠性和投入满足任务要求的方案，而不是自主操作步骤最多的方案。

最適な設計は、自律的な手順が最も多いものではなく、許容できる信頼性と労力で作業の要件を満たすものです。