Agent Design Patterns 学习笔记
来源: Agentic Design Patterns 中文翻译项目 by xindoo 学习日期: 2026-04-12
概述
《Agentic Design Patterns》系统介绍了 AI Agent 系统的 21 个核心设计模式，涵盖从基础到高级的完整体系。
21 个核心模式速览
基础模式 (1-3)
| # | 模式 | 核心思想 |
|---|---|---|
| 1 | Prompt Chaining | 将复杂任务分解为顺序步骤，每步输出作为下一步输入 |
| 2 | Routing | 根据输入特征/意图动态选择不同处理路径 |
| 3 | Parallelization | 并行处理独立子任务以提升吞吐量 |
进阶模式 (4-7)
| # | 模式 | 核心思想 |
|---|---|---|
| 4 | Reflection | Agent 自我审视输出质量，自我修正 |
| 5 | Tool Use | LLM 调用外部工具扩展能力 |
| 6 | Planning | 主动分解目标并规划执行步骤 |
| 7 | Multi-Agent Collaboration | 多 Agent 协作分工 |
高级模式 (8-13)
| # | 模式 | 核心思想 |
|---|---|---|
| 8 | Memory Management | 短期/长期记忆的存储与检索策略 |
| 9 | Learning and Adaptation | 从交互中持续学习和适应 |
| 10 | Model Context Protocol (MCP) | 标准化的上下文协议 |
| 11 | Goal Setting and Monitoring | 目标设定与执行监控 |
| 12 | Exception Handling and Recovery | 异常检测与恢复机制 |
| 13 | Human-in-the-Loop | 人类介入的关键节点设计 |
应用与安全模式 (14-21)
| # | 模式 | 核心思想 |
|---|---|---|
| 14 | Knowledge Retrieval (RAG) | 知识检索增强生成 |
| 15 | Inter-Agent Communication (A2A) | Agent 间通信协议 |
| 16 | Resource-Aware Optimization | 资源感知的成本优化 |
| 17 | Reasoning Techniques | 推理技术（CoT/ToT 等） |
| 18 | Guardrails/Safety Patterns | 安全防护与内容过滤 |
| 19 | Evaluation and Monitoring | Agent 系统评估与监控 |
| 20 | Prioritization | 任务优先级排序 |
| 21 | Exploration and Discovery | 探索与发现新模式 |
核心模式详解
1. Prompt Chaining（提示词链）
适用场景: 复杂多步骤任务，单一 Prompt 容易出现指令忽略、上下文偏离、错误传播
典型流程:
用户查询 → 分析(LLM) → 检索(工具) → 综合(LLM) → 输出代码框架: LangChain、LangGraph、Crew AI
关键技巧: 使用结构化输出（JSON/XML）确保步骤间数据完整性
2. Routing（路由）
路由机制:
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| LLM-based | 灵活，可处理模糊输入 | 意图分类、复杂决策 |
| Embedding-based | 语义匹配 | 知识库路由、相似度检索 |
| Rule-based | 快速、确定性 | 关键词匹配、结构化数据 |
| ML-based | 专业分类器 | 高精度特定场景 |
示例:
用户: "我想查下订单" → LLM分类 → "订单状态" → 路由到订单处理Agent
用户: "这个功能怎么用" → LLM分类 → "产品信息" → 路由到搜索Agent3. Parallelization（并行化）
核心思想: 独立子任务并行执行，减少总延迟
模式:
- Map-Reduce: 并行处理 → 结果聚合
- 分叉-合并: 多分支并行 → 汇合综合
4. Reflection（反思）
Agent 自我修正循环:
生成输出 → 自我评估 → 发现问题 → 修正 → 再次评估关键: 给 Agent 提供评估标准和批评提示
5. Tool Use（工具调用）
工具类型:
- 信息获取: 搜索、数据库查询、RAG
- 计算: 数学计算、代码执行
- 操作: 发送消息、创建工单、文件操作
- API集成: 第三方服务调用
6. Planning（规划）
规划策略:
- 任务分解 (Task Decomposition): 目标 → 子目标树
- 链式规划 (Chain of Thought): 逐步推理
- 树形规划 (Tree of Thought): 多路径探索
7. Multi-Agent Collaboration（多智能体协作）
协作模式:
| 模式 | 说明 |
|---|---|
| 合作 | 多个 Agent 协同完成共同目标 |
| 对抗 | Agent 间博弈（如代码评审） |
| 层次 | 协调者 Agent + 专司机 Agent |
框架: LangGraph（状态图）、Microsoft Autogen、Google ADK
与现有文档的关系
本文档是 Agent 设计模式的体系化概览。建议结合以下文档深入学习：
- Agent 模式索引 - ReAct/Plan-Execute 等工程模式
- Agent Course 学习笔记 - Agent 核心理论框架
- Workflow Patterns - 工作流模式实践
相关资源
- Agentic Design Patterns 原书 - 中文翻译 by xindoo
- LangGraph - 状态化 Agent 框架
- Microsoft Autogen - 多 Agent 协作框架
- Google ADK - Google Agent 开发工具包