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本文深入探讨AI智能体的设计模式，区分工作流（遵循预定义路径）与智能体（具有更高自主权）。系统介绍3种工作流模式（提示链、路由、并行化）和4种智能体模式（反思、工具使用、规划、多智能体），详细阐述各模式适用场景与实现方法。强调构建智能体系统时应优先考虑简单方案，权衡成本收益，通过实证评估持续优化，而非过度设计。这些模式可作为灵活构建模块，组合应用于复杂智能体系统开发。

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AI Agent、 Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——如今，智能体的概念无处不在。但智能体究竟是什么？我们又该如何构建稳健高效的智能体系统？

智能体的核心特征在于能够动态规划并执行任务，通常会借助外部工具和记忆来实现复杂目标。本文旨在探讨智能体的常见设计模式，介绍3种常见工作流模式和4种智能体模式，重点区分更具结构性的工作流和更具动态性的智能体模式。

*工作流通常遵循预定义路径，而智能体在决定行动方案时拥有更高的自主权。

何时该用智能体？

在深入探讨之前，我们必须明确：智能体方案并非万能，需先判断其是否真正必要。

优先寻求最简单方案：如果你确切知道解决问题的步骤，一个固定的工作流甚至一个简单的脚本可能比智能体更高效、更可靠。
权衡成本与收益：智能体系统通常以增加延迟和计算成本为代价，以换取在复杂、模糊或动态任务上潜在更好的性能，所以请务必确保收益大于成本。
工作流 vs. 智能体：

对于步骤明确、定义清晰的任务，应使用工作流以确保可预测性和一致性。
当需要灵活性、适应性和模型驱动决策时，则应使用智能体。

保持简洁：即使在构建智能体系统时，也应力求设计最简单有效的方案。过于复杂的智能体可能难以调试和管理。
处理不确定性与错误：智能体化会带来固有的不可预测性和潜在错误。系统必须纳入稳健的错误记录、异常处理和重试机制，给予系统（或底层大语言模型）自我修正的机会。

模式概览

本文涵盖的模式如下：

1.工作流模式

提示链模式（Prompt Chaining）
路由模式（Routing）
并行化模式（Parallelization）

2.智能体模式

反思模式（Reflection）
工具使用模式（Tool Use）
规划模式（Orchestrator-Workers）
多智能体模式（Multi-Agent）

工作流模式：提示链

该模式中，一次大语言模型调用的输出会依次作为下一次调用的输入。它将一项任务分解为固定的连续步骤，每个步骤由一次大语言模型调用处理，且该调用会接收前一步骤的输出结果。这种模式适用于可清晰拆分为可预测、连续子任务的场景。

适用场景

生成结构化文档：大语言模型1创建大纲，大语言模型2根据标准验证大纲，大语言模型3依据验证后的大纲撰写内容。
多步骤数据处理：提取信息、转换数据，然后汇总结果。
基于精选素材生成简报。

工作流模式：路由

由初始大语言模型充当路由器，对用户输入进行分类后，将其分发至最适合的专项任务或大语言模型。该模式实现了职责分离，允许单独优化各个下游任务（如使用专用提示词、不同模型或特定工具），提高了效率。对于简单任务，可调用更小的模型，从而降低成本。任务被分发后，由选中的智能体负责完成后续工作。

适用场景

客户支持系统：将咨询请求分发至负责专门处理账单、技术支持或产品信息的智能体。
分层大语言模型使用：简单查询分配给更快、更经济的模型，复杂或特殊问题则交由能力更强的模型处理。
内容生成：将博客文章、社交媒体动态或广告文案的生成请求，分发至不同的专用模型。

工作流模式：并行化

该模式将任务拆分为多个独立子任务，由多个大语言模型同时处理，最终聚合所有输出结果。它通过并发处理提升效率：初始查询（或其部分内容）会附带独立提示词/目标，并行发送给多个大语言模型。所有分支任务完成后，收集各结果并传递给最终的聚合器大语言模型，由其合成最终响应。若子任务之间无依赖关系，此模式可缩短延迟；同时，通过多数投票或生成多样化方案等方式，还能提升结果质量。

适用场景

带有查询分解的RAG：将复杂查询拆分为多个子查询，并行执行检索，然后汇总结果。
长文档分析：将文档分割为多个章节，并行生成各章节摘要，再合并为完整摘要。
生成多视角内容：向多个大语言模型提出相同问题，但附加不同角色提示词，然后聚合各模型响应。
数据的映射-归约（Map-Reduce）式处理。

智能体模式：反思模式

智能体对自身输出进行评估，并利用评估反馈迭代优化响应。该模式也被称为“评估者-优化者模式”，核心是构建自我修正循环：首先由大语言模型生成响应或完成任务，随后由第二个大语言模型（或使用不同提示词的同一大语言模型）充当反思者或评估者，对照需求或质量标准评判初始输出。之后，将该评判（反馈）回传给大语言模型，促使其生成优化后的输出。此循环可重复进行，直至评估者确认满足需求或输出达到预期质量。

适用场景

代码生成：编写代码，执行代码，使用错误信息或测试结果作为反馈来修复错误。
写作与修订：生成初稿后，反思其清晰度和语气，再进行修改。
复杂问题解决：制定方案后，评估可行性，再根据评估结果优化方案。
信息检索：检索信息后，由评估者大语言模型检查是否获取了所有必要细节，再呈现答案。

智能体模式：工具使用模式

该模式赋予大语言模型调用外部函数或API的能力，使其能够与外部世界交互、获取信息或执行操作，常被称为函数调用，是目前应用最广泛的智能体模式。为大语言模型提供可用工具（函数、API、数据库等）的定义（名称、描述、输入模式）后，它可根据用户查询，生成符合指定模式的结构化输出（如JSON），以此调用一个或多个工具。该输出将用于执行实际的外部工具/函数，执行结果会返回给大语言模型，再由其整合结果并向用户输出最终响应。这一模式极大地拓展了大语言模型超越训练数据的能力边界。

适用场景

通过日历API预约日程。
通过金融API获取实时股票价格。
检索向量数据库中的相关文档（RAG场景）。
控制智能家居设备。
执行代码片段。

智能体模式：规划模式（协调者-执行者架构）

由中央规划者大语言模型将复杂任务拆分为动态子任务列表，再将这些子任务分配给专用执行者智能体（通常结合工具使用模式）执行。该模式通过生成初始计划，解决需要多步推理的复杂问题，初始计划会根据用户输入动态生成。随后，子任务被分配给执行者智能体执行，若子任务之间无依赖关系，可并行处理。

协调者或合成者大语言模型会收集执行者的结果，判断整体目标是否达成：若达成，则合成最终输出；若未达成，则可能启动重新规划步骤。这种模式减轻了单次大语言模型调用的认知负荷，提升了推理质量，减少了错误，还能实现工作流的动态调整。与路由模式的核心区别在于：规划者会生成多步骤计划，而非仅选择单一后续步骤。

适用场景

复杂软件开发任务：将“开发一项功能”拆分为规划、编码、测试和文档编写等子任务。
研究与报告生成：规划文献检索、数据提取、分析和报告撰写等步骤。
多模态任务：规划涉及图像生成、文本分析和数据整合的步骤。
执行复杂用户请求，如“规划北京三日游，并在预算内预订机票和酒店”。

智能体模式：多智能体模式

多智能体模式主要分为“协调者-管理者模式”和“集群模式”两类。其核心是为多个不同智能体分配特定角色、身份或专业领域，通过协作实现共同目标。这些智能体具有完全自主或半自主能力，每个智能体可能承担独特角色（如项目经理、编码员、测试员、评审员）、具备专业知识或可访问特定工具。它们通过交互协作完成任务，协作方式通常有两种：一是由中央协调者或管理者智能体（如图中的项目经理）统筹；二是采用交接逻辑，即由一个智能体将任务控制权移交给另一个智能体。

协调者-管理者模式

集群模式

适用场景