宣城市网站建设_网站建设公司_CMS_seo优化

hi兄弟们，我是麦当mdldm，一个致力于把AI说明白、让大家都能用起来的0基础AI教学博主。

第一幕：2025的唯一AI关键词： Agent

如果说2025年只留一个词总结AI发展，那这个词就是：AI Agent

OpenAI 发布 o1、Claude 推出 Computer Use、Google 发布 Agent Developer Kit……大厂们都在疯狂发力 Agent。但说实话，我观察了一圈，90% 的人对 AI 的认知还停留在"聊天机器人"阶段。

典型的场景是这样的：

你问AI：帮我写个Python爬虫 AI给你一段代码 你复制粘贴运行 报错了，你再问AI AI再给你改 ……

这就像你雇了个超级聪明的助手，却只会让他坐在边上回答问题，明明他能帮你把活儿全干了。

这就是今天我想跟兄弟们聊的话题——如何让 AI 从"聊天工具"变成"自主助手"？

前两天我看到 Google 的一位工程总监 Antonio Gulli 放出了一本新书《Agentic Design Patterns》，里面系统总结了 21 种智能体设计模式。我熬夜啃了一遍，然后替大家做了个精简提炼——咱们 0 基础不需要懂 21 种，掌握这 8 个核心模式，就够用了。

其实这些设计模式，也是我自己的**《0基础AI Agent开发实战》课程**第8集的核心内容。那集课程52分钟，我把 LangChain、LangGraph 这些框架拆得明明白白，带学员从0到1落地第一个 Agent MVP。今天先把基础理论分享给兄弟们。

第二幕：8大设计模式，手把手拆给你看

先说个核心概念：Agent（智能体）vs 传统 LLM 应用的区别是什么？

举个栗子：

传统 LLM：

• 你：帮我订张去北京的机票
• AI：好的，请问什么时候出发？
• （然后就没然后了，你还得一步步跟它交互）

智能体 Agent：

• 你：帮我订张去北京的机票
• AI：自动问你时间 → 搜索航班 → 筛选最优 → 填订单 → 完成支付 → 发确认通知
• （全程自动，你只负责收结果）

看到区别了吗？Agent = LLM + 规划能力 + 工具使用 + 记忆系统

在我的课程第2集，我总结了理解Agent的四大理论：

• 大炮理论：每次对话都是一次瞄准行为，Prompt 是划定目标的过程
• 桥梁理论：文本诠释一切，本质是用 LLM 生成文本的其他形式
• 灯塔理论：每个 Agent 背后都需要一个灯塔 Prompt 来协调指引
• 权杖理论：决策交给 AI，人类扮演监督者和边界制定者

这四个理论帮我建立了一套理解 AI Agent 的框架，兄弟们可以先把这套理论装进脑子里。

那怎么让 AI 变成 Agent 呢？咱们来看 8 大设计模式。

模式1：Reflection 反思模式 —— AI 自己检查作业

原理超简单：让 AI 做完事后再自己检查一遍，发现问题就修正。

用户提问 → 生成初稿 → 自我反思 → 修正完善 → 最终输出

实战场景：代码生成后自我审查

# 伪代码示例，逻辑一看就懂defreflection_agent(需求):第一步=AI生成(需求)第二步=AI自我审查(f"检查这段代码有什么问题：\n{第一步}")第三步=AI根据建议修改(f"根据这些建议优化代码：\n{第二步}")return第三步

效果：代码正确率从 70% 提升到 90%+

一句话总结：相当于让 AI 做完题后自己检查一遍

模式2：Tool Use 工具使用模式 —— 给 AI 装上手脚

原理：让 AI 能调用外部工具（搜索、计算器、数据库等），突破它训练数据的限制。

用户需求 → 判断用什么工具 → 调用工具 → 整合结果 → 回复用户

常见工具类型：

• 网页搜索（获取最新信息）
• 代码解释器（执行代码）
• 数据库查询
• 图像生成/分析

一句话总结：给 AI 装上"手脚"，让它能干更多事

模式3：ReAct 模式 —— 一边想一边做

原理：Reasoning（推理）+Action（行动）交替进行，每一步都显式输出"我在想什么"和"我要做什么"。

问题 → 推理 → 行动 → 观察结果 → 继续推理 → ... → 答案

实战示例：查天气

用户：杭州今天天气怎么样？ Thought 1: 用户想知道杭州今天的天气，我需要搜索 Action 1: Search("杭州天气") Observation 1: 多云，气温 5-12°C Thought 2: 信息已获取，可以回答用户了 Action 2: Finish("杭州今天多云，5-12度，建议多穿点")

为什么重要？传统 AI 是黑盒，你不知道它怎么想出来的；ReAct 是白盒，每一步都能看见，错了也方便改。

一句话总结：一边想一边做，边做边调整

模式4：Planning 规划模式 —— 遇事先列 To-Do List

原理：先制定计划，拆解任务，排序依赖关系，再逐步执行。

复杂任务 → 拆解子任务 → 排序依赖 → 逐步执行 → 汇总结果

实战示例：写一篇文章

1. 搜索相关资料 → 无依赖，先做 2. 整理资料要点 → 依赖步骤1 3. 撰写文章大纲 → 依赖步骤2 4. 写作正文内容 → 依赖步骤3 5. 审核修改 → 依赖步骤4 6. 生成最终版本 → 依赖步骤5

Planning 的价值：复杂任务可管理、出错能回滚、支持中断恢复

这个模式用Coze 工作流来实现特别方便。我在课程第7集花了44分钟详细讲 Coze 工作流，包括如何把 Workflow 打造成工具、如何集成到实际项目里——那节课很多学员说直接就能拿去变现了。

一句话总结：遇事先列个 To-Do List，然后一项项勾

模式5：Multi-Agent 多智能体协作 —— 让专业的人做专业的事

原理：多个专门化 Agent 协同完成复杂任务，每个 Agent 有明确分工。

用户任务 → 任务分发 → 专门 Agent 处理 → 结果整合 → 最终输出 ↓ ┌─────────┬─────────┬─────────┐ │研究员 │写作者 │审稿人 │ └─────────┴─────────┴─────────┘

实战示例：内容生产流水线

研究员=搜集资料 写作者=生成内容 审稿人=质量把控 发布者=最终审核# 协作流程资料=研究员.run(主题)初稿=写作者.run(资料)审核=审稿人.run(初稿)最终=发布者.run(审核)

多智能体 vs 单智能体：职责清晰、支持并行、适合复杂项目

一句话总结：让"专业的人"做"专业的事"

热门框架：AutoGen（微软）、CrewAI、MetaGPT

模式6：Routing 路由模式 —— 像客服转接一样

原理：根据任务类型，智能分配给最合适的处理流程。

用户请求 → 意图识别 → 分发路由 → 专业处理器 → 返回结果 ↓ ┌─────────┬───┴────┬─────────┐ │代码任务 │数据分析 │写作任务 │ └─────────┴─────────┴─────────┘

实战示例：智能客服

意图=识别用户意图(用户消息)if意图=="技术问题":return技术支持Agent(用户消息)elif意图=="账单问题":return账单Agent(用户消息)elif意图=="投诉建议":return投诉Agent(用户消息)

一句话总结：把问题分给对应的专家处理

模式7：Parallelization 并行模式 —— 多线程干活

原理：同时执行多个独立任务，提升效率。

任务 → 拆解 → 并行执行 → 结果聚合

实战示例：多角度分析

# 同时从4个角度分析，最后汇总结果并行执行(技术角度分析(主题),商业角度分析(主题),用户角度分析(主题),法律角度分析(主题))→ 汇总结论

效果：速度提升 3-5 倍，结果更全面

一句话总结：多线程干活，速度更快

模式8：Prompt Chaining 提示链模式 —— 把复杂问题分解

原理：将复杂任务拆成多个步骤，用多个 Prompt 串联执行。

输入 → Step1(收集素材) → Step2(生成大纲) → Step3(写作) → Step4(润色) → 最终结果

实战示例：文章写作流水线

Step1=搜索并收集关键信息 Step2=基于素材写大纲 Step3=根据大纲写初稿 Step4=对初稿润色优化returnStep4的输出

提示链 vs 单次 Prompt：分步骤执行、每步质量可控、容易定位问题

一句话总结：把复杂问题分解成小步，一步步来

8大模式成熟度对比

我的建议：从 Reflection 和 Tool Use 开始，这两个最简单也最实用。掌握后 80% 场景都能应对。

新手从哪开始学？4周入门路径

第1周：掌握 Reflection 和 Tool Use ↓ 第2周：实践 ReAct 和 Prompt Chaining ↓ 第3周：尝试 Routing 和 Parallelization ↓ 第4周：探索 Planning 和 Multi-Agent

实战项目推荐（从简单到复杂）：

🥉入门级（1-2天）

• 带反思的代码生成器（Reflection）
• 天气查询助手（Tool Use）

🥈进阶级（3-5天）

• 智能研究助手（ReAct + Tool Use）
• 多角度内容分析器（Parallelization）

🥇高级级（1-2周）

• 自媒体内容生产线（Multi-Agent）
• 全能智能客服（Routing + 组合模式）

想系统深入学习？这套课程带你从0到1

文章里讲的这些内容，其实是我**《0基础AI Agent开发实战》**课程的一部分。这套课程是我给500+企业做AI培训时沉淀下来的方法论，浓缩成10集视频，总共5.5小时，带兄弟们从0到1完成一个AI产品。

课程完整路径：

第0集：最短路径打造AI产品能力（课程导览） ↓ 第1集：大模型基础扫盲（Token、Embedding、RAG） ↓ 第2集：四大理论梳理（大炮/桥梁/灯塔/权杖） ↓ 第3集：国内外大模型大盘点 ↓ 第4集：API调用入门（Cherry Studio实战） ↓ 第5集：AI代码编辑器（Cursor/Tare/Qoder） ↓ 第6集：7分钟落地一个网站（V0.dev） ↓ 第7集：Coze工作流集成实战 ↓ 第8集：AI Agent核心（LangChain + LangGraph） ↓ 第9集：项目部署上线（GitHub + Vercel + 域名）

课程结束后，你会拥有：

• 一个可全球访问的AI产品
• 从认知到调用到开发到部署的完整能力
• 可直接变现的技能

这套课程被盗版百万播放后，我决定把正版内容整理好放到自己的知识站里。如果兄弟们想系统学习，欢迎来 mdldm.club 看看。

第三幕：别让 AI 只是聊天机器人

兄弟们，今天聊了这么多，核心其实就一句话：

AI 不只是用来聊天的，让它帮你干活才是正道。

2025 年是 AI Agent 落地元年，企业需求暴增、技术成熟度越来越高。作为咱们 0 基础学 AI 的人，现在正是入局的好时机。

但记住我的原则：

1. 不要一口气学完- 从 Reflection 和 Tool Use 开始就够了
2. 动手实践- 看懂和会做是两码事
3. 先解决简单问题- 不要上来就搞复杂系统

我之前在coze教学和企业培训中，发现很多新手最大的问题就是想得太复杂、动手太少。其实这 8 大模式，每一个都很简单，关键是要去试。

最后送兄弟们一句话：

技术是为人服务的，不要被工具奴役。掌握这些设计模式，是为了让你更高效地解决问题，而不是为了炫技。

欢迎大家：

• B站/小红书/掘金：麦当mdldm
• 个人知识站：www.mdldm.club (海量免费教程和付费精品课，等你来解锁！)

如果这篇文章对你有帮助，记得点赞收藏，有疑问评论区见，咱们下期再见！