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AI Agent 持续火爆，不仅仅是产品上，在融资市场也同样火爆，各种产品都在往上靠。但对于 AI Agent 该如何架构，有人关注，但少有人刻意去了解和分析。一些常见的问题有：如单个 Agent 搞不定复杂任务，多个 Agent 又容易失控，成本高，在不同的场景应该使用什么样的架构等等。

这篇文章我会尝试分享一下 AI Agent 的 4 个常用设计模式。

1. 什么是 Agent 设计模式

设计模式这个概念最早来自建筑行业，后来被软件工程借鉴过来。Christopher Alexander 在《建筑的永恒之道》里说，每个模式都是一个三元组：在特定的上下文中，解决特定的问题，采用特定的方案。

放到 AI Agent 领域，设计模式就是构建智能体系统的常见架构方法。每种模式都提供了一个组织系统组件、集成模型、编排单个或多个 Agent 来完成工作流的框架。

为什么需要设计模式？因为 Agent 系统的复杂性在于它需要自主决策、动态规划、处理不确定性。我们需要有特定场景下的特定解决方案，不过于复杂，也不过于简单，刚刚好。

选择设计模式前，需要考虑几个关键因素：任务复杂度、响应时间要求、成本预算、是否需要人工参与。想清楚这些，才能选对模式。

2. 单 Agent 模式

2.1 模式定义

单 Agent 模式是最基础的设计模式。整个系统只有一个 Agent，通过一个 AI 模型、一组预定义的工具、一个精心设计的系统提示词来完成任务。

这也是我们实际工作中常用的设计模式。

Agent 依赖模型的推理能力来理解用户请求、规划执行步骤、选择合适的工具。

这个模式的架构很简单：

用户输入 → Agent（模型+工具+提示词） → 输出结果

所有的决策和执行都在一个 Agent 内完成。

2.2 解决的问题

单 Agent 模式主要解决的是需要多步骤处理但逻辑相对清晰的任务。比如：

• 需要调用多个 API 获取信息然后综合
• 需要访问数据库查询后给出答案
• 需要执行一系列操作来完成用户请求

这些任务用传统的非 Agent 系统也能做，但整个逻辑非常固化，都是规则，而使用了 Agent 后，它能动态决策，自行做工具调用。

2.3 核心组件

AI 模型：这是 Agent 的大脑，负责理解、推理和决策。模型的能力直接决定了 Agent 的上限。选择模型时要平衡能力和成本，不是所有任务都需要用最强的模型。

工具集：Agent 能调用的外部功能，比如搜索引擎、数据库、API、计算器等。工具定义要清晰，包括什么时候用、怎么用、预期结果是什么。工具太多会增加选择难度，太少又限制能力。

系统提示词：定义 Agent 的角色、任务、行为规范。好的提示词能较大幅提升 Agent 的表现。要明确告诉 Agent 它是谁、要做什么、有哪些限制、如何处理异常情况。

记忆系统：虽然不是必需的，但记忆系统能让 Agent 保持上下文，避免重复操作。可以是简单的对话历史，也可以是复杂的向量数据库。

2.4 工作流程

1. 接收请求：Agent 接收用户的输入，可能是文本、语音或其他格式
2. 理解意图：通过模型分析用户想要什么，需要哪些信息
3. 制定计划：决定需要执行哪些步骤，调用哪些工具
4. 执行操作：按计划调用工具，获取必要信息
5. 综合结果：把各种信息整合成最终答案
6. 返回响应：将结果返回给用户

整个过程是线性的，但 Agent 可以根据中间结果调整计划。

2.5 应用场景

客服助手：处理常见的客户询问，比如查订单、改地址、退换货。Agent 可以访问订单系统、物流系统、用户数据库，一站式解决客户问题。

研究助手：帮助用户收集和总结信息。比如搜索特定主题的最新进展，整理成报告。Agent 可以调用搜索 API、访问学术数据库、生成摘要。

个人助理：管理日程、发邮件、设置提醒。Agent 可以访问日历、邮箱、任务管理工具，帮用户处理日常事务。

2.6 优势与局限

优势：

• 架构简单，容易实现和维护
• 成本可控，只需要调用一个模型
• 响应速度快，没有多 Agent 协调的开销
• 调试方便，所有逻辑在一个地方

局限：

• 处理复杂任务能力有限
• 工具太多时容易混乱
• 单点故障，Agent 出问题整个系统就挂了
• 难以并行处理多个子任务

2.7 实施建议

从简单开始：先实现核心功能，确保基本流程跑通，再逐步添加工具和能力。

工具要精不要多：与其给 Agent 20 个工具，不如精选 5-8 个最常用的。每个工具的使用场景要明确。

提示词要迭代优化：没有一次就完美的提示词。要根据实际使用情况不断调整，特别是边界情况的处理。

加入失败处理：工具调用可能失败，模型推理可能出错。要有明确的错误处理机制，比如重试、降级、转人工。

监控关键指标：响应时间、成功率、工具调用次数、token 消耗等。这些数据是优化的基础。

3. ReAct 模式

3.1 模式定义

ReAct（Reasoning and Acting）模式是一种让 Agent 交替进行推理和行动的设计模式。不同于简单的输入输出，ReAct 模式让 Agent 在一个循环中不断地思考、行动、观察，直到找到问题的答案。

这个模式的核心思想是把 Agent 的思维过程显式化。每一步都要说明在想什么、要做什么、观察到什么，形成一个完整的推理链条。这不仅提高了结果的可靠性，也让整个过程变得可解释。

3.2 解决的问题

ReAct 模式解决的是那些需要多步探索和动态调整策略的复杂问题：

• 答案不是显而易见的，需要逐步收集信息
• 初始计划可能不完善，需要根据中间结果调整
• 需要试错和迭代才能找到最优解
• 推理过程和结果同样重要，需要可解释性

传统的一次性推理经常不够用，需要 Agent 能够根据新信息不断调整自己的理解和策略。

3.2 核心机制

Thought（思考）：Agent 分析当前状况，推理下一步该做什么。这包括理解已有信息、识别缺失信息、评估可能的行动方案。思考过程要明确表达出来，比如「我需要知道 X 才能回答 Y」。

Action（行动）：基于思考结果，Agent 决定采取什么行动。通常是调用某个工具获取信息，也可能是进行计算或转换。行动要具体，包括使用什么工具、传入什么参数。

Observation（观察）：Agent 接收行动的结果，理解新获得的信息。观察不是简单的记录，而要分析这些信息对解决问题有什么帮助，是否需要调整策略。

这三个步骤形成一个循环，不断重复直到找到满意的答案或达到终止条件。