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2026/1/8 21:06:50
《21种智能体设计模式详解》系统介绍了AI智能体的核心设计模式，涵盖提示链、路由、规划、工具使用等21种模块化方法。文章阐述了智能体概念、特性及五步执行循环，详细解析各模式价值与关键技术，并总结四大核心能力：任务分解、环境交互、状态学习与协作沟通。强调智能体设计的真正力量在于多种模式的巧妙组合，为构建复杂智能体系统提供体系化工具箱。
图1：21种智能体设计模式
21种智能体设计模式分别是提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多智能体协作、记忆管理、学习与适应、模型上下文协议、目标设定与监控、异常处理与恢复、人在回路、知识检索、智能体间通信、资源感知优化、推理技术、护栏与安全、评估与监控、优先级排序、探索与发现，这些模式是模块化的，智能体设计的真正力量在于多种模式的巧妙组合，而非单一模式的孤立应用。21种设计模式为智能体开发提供了体系化的工具箱。
1 智能体概述
1.1人工智能范式变化
短短两年间，AI范式发生了巨大转变，从简单自动化迈向复杂自主系统。最初，工作流依赖基础提示和触发器，利用LLM处理数据。随后，检索增强生成（RAG）技术出现，通过事实信息提升模型可靠性。接着，单体智能体诞生，能够调用多种工具。如今，我们正步入智能体AI时代，多个专业智能体协作完成复杂目标，AI的协同能力实现了质的飞跃。
图2：AI范式变化，从LLM到RAG，到智能体RAG，最终迈向智能体AI
1.2智能体概念
智能体是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的自主系统，它从大语言模型（LLM）演化而来，具备规划、工具使用和环境交互等能力。与传统软件严格按照固定步骤执行不同，智能体具备一定的灵活性和主动性。其技术演进正从单一工具型智能体迈向复杂协作型多智能体系统，能够应对多维任务。RAG、反思、路由、记忆等模式，正在成为智能体开发的基础模块。未来，通才型、个性化甚至具身化智能体将成为经济参与者。持续发展预示着向自我优化、目标驱动系统的重大转变，这类系统有望自动化整个工作流，彻底重塑我们与技术的关系。
1.3智能体的特性
智能体系统通常具备自主性（无需持续人工干预即可行动）、主动性（能主动采取行动实现目标）、响应性（能有效应对环境变化），智能体本质上是目标导向的，始终致力于实现目标。一个关键能力是工具使用，即能与外部API、数据库或服务交互，有效突破自身限制。它们拥有记忆，能在多次交互中保留信息，并能与用户、其他系统或其他智能体进行通信。
1.4智能体执行任务的步骤
智能体遵循“获取任务目标——扫描环境信息——制定计划——执行行动——学习与优化”的五步循环来完成任务。
图3：智能体执行任务的五步循环
1.5智能体等级
智能体根据复杂度可以分为Level 0-Level 3智能体。
图4：智能体复杂度的不同实例
- Level 0：核心推理引擎。LLM本身不是智能体，但可以作为基础智能体系统的推理核心。在“Level 0”配置下，LLM不具备工具、记忆或环境交互能力，仅依靠预训练知识进行响应。它擅长解释已知概念，但完全无法感知最新事件。
- Level 1：连接型问题解决者。LLM通过连接外部工具成为真正的智能体。它的问题解决能力不再局限于预训练知识，而是能执行一系列操作，从互联网（搜索）或数据库（RAG）等渠道收集和处理信息。跨步骤与外部世界交互，是Level 1智能体的核心能力。
- Level 2：战略型问题解决者。智能体能力大幅提升，具备战略规划、主动协助和自我优化能力，提示工程与上下文工程成为核心技能。要让AI达到最高准确率，必须提供简短、聚焦且高效的上下文。上下文工程正是通过战略性筛选和管理关键信息，实现模型注意力的有效分配。智能体通过优化自身上下文工程实现自我提升，它会主动请求反馈，学习如何更好地整理初始输入，从而自动优化未来任务的信息打包方式，形成强大的自动反馈循环，不断提升准确率和效率。
- Level 3：协作型多智能体系统崛起。Level 3标志着AI开发范式的重大转变，不再追求单一超级智能体，而是发展复杂的协作型多智能体系统。该模式认为，复杂挑战往往不是由单一通才解决，而是由多个专业团队协作完成。这与人类组织结构高度相似，不同部门分工协作，共同实现多元目标。
1.6智能体未来的五个假设
图5：关于智能体未来的五个假设
- 假设一：通才智能体的出现，从狭隘专家演变为能高可靠性管理复杂、模糊、长期目标的通用型选手。
- 假设二：深度个性化与主动目标发现。通过学习你的行为和目标，从被动执行命令转向主动预测需求。
- 假设三：具身化与物理世界交互。智能体将突破纯数字领域，进入物理世界。通过将智能体AI与机器人结合，将诞生“具身智能体”。
- 假设四：智能体驱动经济。高度自治的智能体将成为经济参与者，创造新市场和商业模式。
- 假设五：目标驱动、变形多智能体系统。智能系统将不再依赖显式编程，而是根据用户声明的目标自主实现。用户只需提出期望结果，系统就能自动规划并达成。
2 21个智能体设计模式
2.1模式1：提示链（Prompt Chaining）
1)概述
提示链有时也称为流水线（Pipeline）模式，通过将复杂的问题拆解为一系列更小、更易管理的子问题，每个子问题通过专门设计的提示单独处理，并将前一步的输出作为下一步的输入，形成链式依赖。相比让LLM一步到位解决复杂问题，提示链主张采用分而治之策略。
图6：提示链设计模式
2)价值
单一提示的局限性：对于多层次任务，单一复杂提示往往效率低下，模型容易忽略部分指令、丢失上下文、错误累积、上下文窗口不足或出现幻觉。通过将复杂任务拆解为聚焦的顺序流程，带来更细致的流程控制，每步更简单、明确，降低模型认知负担，提升最终结果的准确性和可靠性。作为基础模式，它支持构建具备多步推理、工具集成和状态管理能力的高级智能体。掌握提示链，是打造具备复杂流程执行能力、上下文感知系统的关键。提示链的可靠性高度依赖于各步骤间数据的完整性，建议指定各步骤结构化输出格式，如JSON或XML。
3)关键技术
上下文工程是一种系统性方法，旨在于AI生成前为模型构建完整的信息环境。上下文工程是传统提示工程的升级，后者仅优化用户即时问题的表达，上下文工程扩展至多层信息，包括系统提示，还可加入外部数据，如检索文档、工具输出，以及用户身份、历史交互、环境状态等隐性数据。即使模型再先进，若上下文有限或构建不当，性能也会受限。
图7：优质上下文是实现高级智能体性能的关键
2.2模式2：路由（Routing）
1)概述
智能体系统通常需要根据环境状态、用户输入或前序操作结果等因素，在多个潜在动作之间进行仲裁，这种动态决策能力即根据特定条件将控制流导向不同的专用函数、工具或子流程是通过“路由”机制实现的。路由为智能体的操作框架引入了条件逻辑，使其从固定执行路径转变为动态评估特定标准、从一组可能的后续动作中进行选择的模式，从而实现更灵活、具备上下文感知的系统行为。
图8：路由设计模式
2)价值
路由模式是构建动态、响应式智能体系统的关键，通过路由智能体能超越简单线性流程，智能决策如何处理信息、响应用户输入、调用工具或子智能体。分析输入并有条件地引导工作流，是应对真实任务多样性的基础。
3)关键技术
路由模式的核心组件是执行评估并引导流程的机制，其实现方式包括：基于LLM的路由、基于嵌入的路由、基于规则的路由、基于机器学习模型的路由等。
2.3模式3：并行化（Parallelization）
1)概述
许多复杂的智能体任务其实包含多个可以同时执行的子任务，而不是一个接一个地串行处理，这时，并行化设计模式就变得至关重要。并行化模式是一种通过同时执行独立子任务优化计算流程的方法，尤其适用于涉及多次模型推理或外部服务调用的复杂操作，可有效降低整体延迟。
核心思想是识别流程中彼此无依赖的部分，并将它们并行执行。尤其在涉及外部服务（如API或数据库）有延迟时，可以同时发起多个请求，显著提升效率。
图9：并行化设计模式
图10：并行化与子智能体示例
2)价值
并行化是一种通过并发执行独立任务提升效率的设计模式，尤其适用于涉及外部资源（如API调用）等待的场景，并行化可显著降低整体延迟，让智能体系统在复杂任务下更具响应性。但并发/并行架构也可能会增加设计、调试和日志等开发复杂度与成本。
2.4模式4：反思（Reflection）
1)概述
反思模式指的是智能体对自身的工作、输出或内部状态进行评估，并利用评估结果来提升性能或优化响应。它是一种自我纠错或自我改进机制，使智能体能够根据反馈、内部批判或与目标标准的对比，持续优化输出或调整策略。反思有时也可以由专门负责分析初始智能体输出的独立智能体来实现。
与简单的链式传递或路径选择不同，反思引入了反馈循环。智能体不只生成输出，还会审视该输出（或生成过程），识别潜在问题或改进空间，并据此生成优化版本或调整后续行为。一种高效的反思实现方式是将流程分为两个逻辑角色，生产者（Producer）和批评者（Critic），其典型流程包括执行——评估/批判——反思/优化——迭代。
图11：反思设计模式（自我反思）
图12：反思设计模式（批判者Agent）
2)价值
反思为智能体系统增加了元认知层，使其能从自身输出和过程学习，带来更智能、可靠、高质量的结果。反思模式的核心优势是能迭代自我纠错和优化输出，显著提升质量、准确性和复杂指令的遵循度。
3)关键技术
反思模式为智能体工作流提供了关键的自我纠错机制，实现了超越单次执行的迭代优化。其核心是建立一个循环：系统生成输出，按特定标准评估，再利用评估结果生成优化版本。评估可由智能体自评，也可由独立批评者智能体完成。
完整的多步反思过程需要健壮的状态管理架构，其核心原理可通过单次生成‑批判优化循环高效演示，作为控制结构，反思可与其他基础模式结合，构建更健壮、功能更复杂的智能体系统。
2.5模式5：工具使用（Tool Use）
1)概述
工具使用模式是扩展大语言模型功能边界的关键架构原则，要让智能体真正有用并能与现实世界或外部系统交互，就必须具备“工具使用”能力。工具使用模式通常通过“函数调用”机制实现，使智能体能够与外部API、数据库、服务甚至执行代码进行交互。它允许智能体核心的LLM根据用户请求或任务当前状态，决定何时以及如何调用特定的外部函数。典型流程包括工具定义——LLM决策——函数调用生成——工具执行——观察结果——LLM处理。
图13：工具使用设计模式
2)价值
广义的工具调用不仅可以是传统函数，还可以是复杂的API接口、数据库请求，甚至是面向其他智能体的指令，这样可以构建更复杂的系统。工具调用突破了LLM训练数据的限制，使其能够访问最新信息、执行内部无法完成的计算、操作用户专属数据或触发现实世界动作，是连接LLM推理能力与丰富外部功能的技术桥梁。
3)关键技术
需定义工具并清晰描述参数，便于LLM理解。LLM决定何时使用工具并生成结构化调用请求。智能体框架实际执行工具调用并返回结果。
2.6模式6：规划（Planning）
1)概述
智能体需要前瞻性思考，将复杂任务拆解为可管理的小步骤，并制定实现目标的策略。规划本质上是智能体或智能体系统能够制定一系列行动，从初始状态逐步迈向目标状态的能力。规划模式是自主系统中的核心计算过程，使智能体能够在动态或复杂环境下，合成一系列行动以达成指定目标，将高层目标转化为结构化、可执行的步骤。当用户请求过于复杂，无法通过单一行动或工具完成时，应采用规划模式。
图14：规划设计模式
2)价值
规划模式让智能体超越简单反应，具备面向目标的行为，为解决需要一系列相互依赖操作的问题提供逻辑框架。规划使智能体能够将复杂目标拆解为可执行的、顺序化的步骤，该模式对于处理多步骤任务、工作流自动化和复杂环境导航至关重要。规划模式是推动智能体系统从简单反应者向战略型、目标导向执行者转变的基础。
3)关键技术
现代大语言模型具备自动将高层目标分解为连贯可执行步骤的核心能力，可根据任务描述生成逐步规划，实现自动化分解与执行。明确提示或设计任务要求规划步骤，可在智能体框架中激发此类行为。
2.7模式7：多智能体协作（Multi-Agent）
1)概述
面对复杂、多领域任务时，单一智能体能力往往受限，多智能体协作模式通过将系统结构化为多个独立且专用的智能体协作团队，解决了这一局限。该模式基于任务分解原则，将高层目标拆分为若干子问题，并分配给具备相应工具、数据访问或推理能力的智能体。适用于需多领域专长或多阶段复杂问题。
图15：多智能体设计模式
2)价值
这种分布式架构具备模块化、可扩展和健壮性等优势，单一智能体故障不会导致系统整体失效。协作带来的协同效应，使多智能体系统的整体性能远超任何单一智能体。
3)关键技术
多智能体协作模式设计系统时，多个独立或半独立智能体共同实现目标。每个智能体有明确角色、目标，并可能访问不同工具或知识库。该模式的核心在于智能体间的互动与协同，协同形式包括顺序交接、并行处理、辩论与共识、层级结构、专家团队、批评-审查者等。
多智能体系统包括智能体角色与职责划分、通信通道建立，以及任务流程或交互协议的制定。
图16：多智能体系统示例
理解智能体间的交互与通信方式，是设计高效多智能体系统的基础。智能体关系与通信模型从最简单的单智能体到复杂的定制协作结构，呈现多样化选择，包括单智能体、网络型、监督者、工具型监督者、层级型、定制型。每种模型有独特优势与挑战，影响系统整体效率、健壮性与适应性。
图17：智能体间多种通信与交互模式
2.8模式8：记忆管理（Memory Management）
1)概述
在智能体系统中，记忆指的是智能体保留并利用过去交互、观察和学习经验的能力，使智能体能够做出明智决策、保持对话上下文，并不断提升自身能力，高效的记忆管理对于智能体保留信息至关重要。智能体需要不同类型的记忆（长期记忆/持久记忆、短期记忆/上下文记忆），以实现高效运作。
图18：记忆管理设计模式
2)价值
记忆管理对于智能体跟踪信息和实现智能行为至关重要，是智能体超越基础问答能力的关键。记忆让智能体能够维护历史、学习、个性化交互，并处理复杂的时序问题。
3)关键技术
长期记忆让系统能跨会话保留信息，实现更深层次的上下文和个性化。主要分为三类，语义记忆（记住事实）、情景记忆（记住经历）、程序性记忆（记住规则）。长期记忆（持久信息）通过外部存储（如向量数据库）保存，并通过检索访问。
2.9模式9：学习与适应（Learning and Adaptation）
1)概述
学习与适应是提升智能体能力的关键，使智能体能够突破预设参数，通过经验和环境交互自主改进。通过学习和适应，智能体能够有效应对新情况，并在无需持续人工干预的情况下优化自身表现。智能体通过持续数据获取和经验积累提升性能。
图19：学习与适应设计模式
2)价值
智能体根据新经验和数据改变思维、行为或知识来实现学习与适应，这使智能体能够从简单执行指令，逐步变得更智能。智能体通过改变策略、理解目标来适应环境，这对处于不可预测、变化或新环境中的智能体尤为重要。
3)关键技术
学习方式包括强化学习，监督学习，无监督学习，少样本、零样本学习，在线学习，基于记忆的学习等。
PPO是一种强化学习算法，常用于训练在连续动作空间中的智能体，稳定且可靠地提升智能体的决策策略。DPO是一种专为LLM和人类偏好对齐设计的新方法，相较于PPO更直接、简化。
2.10模式10：模型上下文协议（MCP，Multi Context Protocol）
1)概述
智能体需要能够与外部环境交互，包括访问实时数据、调用外部软件、执行具体操作任务。模型上下文协议（MCP，Anthropic公司于2024年11月提出）正是为此而设计，它为LLM与外部资源的对接提供了标准化接口，是实现一致性和可预测集成的关键机制。可以将MCP想象成一个通用适配器，让任何LLM都能无缝连接到任何外部系统、数据库或工具，无需为每种组合单独开发集成。
MCP采用客户端‑服务器架构，MCP服务器负责暴露数据（资源）、交互模板（即Prompt）和可执行功能（工具），而MCP客户端则负责消费这些能力，客户端可以是LLM宿主应用或智能体本身，这种标准化方式极大降低了LLM集成到多样化业务环境的复杂度。
图20：MCP设计模式
2)价值
MCP标准化方式让任何LLM都能无缝连接到任何外部系统、数据库或工具，无需为每种组合单独开发集成，极大降低了LLM集成到多样化业务环境的复杂度。
3)关键技术
MCP本质上是一种“智能体接口”契约，其效果高度依赖于底层API的设计，如果开发者只是简单地将传统API包装为MCP接口，而不做优化，智能体的表现可能很差。MCP可以包装任何API，但如果API的输入输出格式智能体无法理解，依然无效。
2.11模式11：目标设定与监控（Goal Setting and Monitoring）
1)概述
要让智能体真正高效且有目标地工作，仅仅具备信息处理或工具使用能力是不够的，它们还需要明确的方向感，以及判断自己是否取得成功的方法，这正是目标设定与监控模式的核心，为智能体设定具体目标，并赋予其追踪进度、判断目标是否达成的能力。
图21：目标设定与监控设计模式
以代码生成场景为例，AI程序员拿到任务后，先生成代码初稿，但不会立即提交，而是先进行自我评审，它会将自己的代码与质量检查表逐项对比，像QA检查员一样自查。
图22：目标设定与监控示例
2)价值
目标设定与监控赋予智能体目标感和进度追踪机制，将智能体从被动响应系统转变为主动、目标驱动的实体，对于构建能够自主可靠运行于复杂现实场景的智能体至关重要。该模式为需要可靠达成特定结果、适应动态环境的智能体提供了自我管理的基础框架。
3)关键技术
在智能体的语境下，规划通常指智能体根据高层目标，自动或半自动地生成一系列中间步骤或子目标。这些步骤可以顺序执行，也可能涉及更复杂的流程，甚至结合工具使用、路由或多智能体协作等其他模式。规划机制可能采用高级搜索算法、逻辑推理，或越来越多地利用大语言模型（LLM）根据训练数据和任务理解生成合理有效的计划。
明确指标和成功标准是有效监控的关键，监控包括观察智能体行为、环境状态和工具输出，目标应具体、可衡量、可达成、相关且有时限（SMART）。
2.12模式12：异常处理与恢复（Exception Handling and Recovery）
1)概述
为了让智能体在多样化的真实世界环境中可靠运行，必须具备应对突发状况、错误和故障的能力。智能体需要健全的系统来检测问题、启动恢复流程，或至少确保受控失败。这一基本需求构成了异常处理与恢复模式的核心。
图23：异常处理与恢复设计模式
2)价值
该模式专注于打造极其坚韧和弹性的智能体，使其在面对各种困难和异常时，依然能够保持不间断的功能和运行完整性。它强调主动预防与被动应对策略的重要性，确保智能体在遇到挑战时仍能持续运作。这种适应性对于智能体在复杂和不可预测环境中成功运行至关重要，最终提升其整体效能和可信度。具备应对突发事件的能力，使这些AI系统不仅智能，还稳定可靠，从而增强部署和运行的信心。该模式是构建智能、可靠、弹性且用户友好的智能体应对真实世界复杂性的基础。
3)关键技术
集成全面的监控和诊断工具，进一步强化智能体快速识别和解决问题的能力，防止潜在中断，确保在不断变化的条件下平稳运行。
异常处理与恢复模式旨在解决智能体运行过程中出现故障的需求。该模式包括预判潜在问题（如工具错误或服务不可用），并制定应对策略。这些策略可能包括错误日志记录、重试、备用方案、优雅降级和通知等。模式还强调恢复机制，如状态回滚、诊断、自我修正和升级，以将智能体恢复到稳定运行状态。
2.13模式13：人在回路（Human-in-the-Loop）
1)概述
人在回路是智能体开发与部署中的关键策略，它有意识地将人类认知的独特优势如判断力、创造力和细致理解与AI的计算能力和高效性相结合。这种战略性集成不仅是可选项，往往还是必需，尤其是在AI系统日益嵌入关键决策流程的背景下。
人在回路的核心原则是确保AI在伦理边界内运行，遵循安全协议，并以最佳效果达成目标。这些问题在复杂、模糊或高风险领域尤为突出，因为AI的错误或误判可能带来重大影响。在此类场景下，完全自主即AI系统无需人类干预独立运行往往并不明智。人在回路正视这一现实，强调即使AI技术快速发展，人类监督、战略输入和协作互动仍不可或缺。
图24：人在回路设计模式
2)价值
人在回路方法本质上强调人工智能与人类智能的协同作用，它并不把AI视为人类工作的替代者，而是定位为增强和提升人类能力的工具，最终目标是打造一个协作生态系统，让人类与智能体各自发挥优势，实现单独无法达成的成果。
3)关键技术
人在回路可通过多种方式实现，常见做法包括：人类作为验证者或审查员，检查AI输出以确保准确性并发现潜在错误；人类实时指导AI行为，提供反馈或纠正；在更复杂的场景下，人类与AI作为合作伙伴，通过互动对话或共享界面共同解决问题或做出决策。无论具体实现方式如何，人在回路都强调保持人类控制和监督，确保AI系统始终与人类伦理、价值观、目标和社会期望保持一致。
人在回路涵盖多个关键方面：人类监督，指通过日志审查或实时仪表盘监控智能体表现和输出，确保遵循规范并防止不良结果；干预与纠正，当智能体遇到错误或模糊场景时可请求人类介入，操作员可纠正错误、补充数据或引导Agent，这也有助于智能体后续改进；人类反馈用于学习，收集并用于优化AI模型，典型如“人类反馈强化学习”，人类偏好直接影响智能体学习轨迹；决策增强，智能体为人类提供分析和建议，由人类做最终决策，通过AI洞察提升人类决策而非完全自动化；人机协作，指人类与智能体各自发挥优势，智能体处理常规数据，人类负责创造性问题或复杂谈判；最后，升级策略，即智能体遇到超出能力范围的任务时，按既定协议将任务升级给人类操作员，防止错误发生。
2.14模式14：知识检索（RAG，Knowledge Retrieval）
1)概述
大模型知识库通常仅限于训练数据，无法访问实时信息、企业内部数据或高度专业化的细节，知识检索（RAG，Retrieval Augmented Generation）正是为了解决这一局限，RAG包含检索（搜索知识库相关片段）和增强（将片段加入LLM提示）两步，让LLM能够访问并集成外部、最新、特定场景的信息，从而提升输出的准确性、相关性和事实基础。
图25：知识检索设计模式（查询数据库）
图26：知识检索设计模式（查询互联网）
2)价值
RAG让智能体的行为和响应基于实时、可验证的数据，而不仅仅是静态训练内容。通过集成外部知识，RAG让智能体从简单的对话者转变为高效的数据驱动工具，能够完成有意义的工作。RAG支持可归因答案，响应基于检索来源，RAG帮助LLM克服训练数据过时、减少“幻觉”，实现领域垂类知识集成。
智能体RAG是标准检索模式的高级演化，将其从被动数据管道转变为主动问题解决框架。通过嵌入推理层，智能体能评估来源、调和冲突、拆解复杂问题并调用外部工具，大幅提升答案的可靠性和深度。虽然带来系统复杂性、延迟和成本的权衡，但显著增强了AI的可信度和能力。
3)关键技术
RAG涉及的关键技术包括嵌入、文本相似度、语义相似度与距离、文档分块、向量数据库、图RAG、智能体RAG等。
图27：RAG核心概念：分块、嵌入、向量数据库
图28：智能体RAG引入推理Agent，主动评估、调整和精炼检索信息
2.15模式15：智能体间通信（A2A，Inter-Agent Communication）
1)概述
Agent间通信（A2A，Agent to Agent，Google于2025年4月提出）使得不同框架构建的智能体能够高效协作，实现无缝协调、任务委托和信息交换，有效解决单个智能体在面对复杂、多层次问题时仍然存在局限。相比MCP调用外部工具，A2A专注于智能体间的协调与通信，实现任务委托与协作。//国内2025年5月发布智能体通信协议ACP（Agent Communication Protocol），也是旨在解决Agent间的通信协作问题。
A2A的核心应用是让不同框架（如LangGraph、CrewAI、ADK）构建的独立智能体实现通信与协作。适用于多智能体系统，各智能体专注于问题的不同方面。
图29：A2A智能体间通信设计模式
图30：A2A与MCP协议对比
2)价值
A2A协议为打破智能体孤岛提供了开放标准，促进不同框架智能体间的无缝协作与互操作，提升效率、降低集成成本、促进创新和互操作性，助力复杂多智能体系统开发。
3)关键技术
A2A协议为智能体交互提供了结构化方法，A2A包括核心参与者（用户、A2A客户端、A2A服务器），Agent Card（Agent的数字身份），Agent发现（客户端可通过多种方式发现AgentCard），通信与任务（通信围绕异步任务展开，每个任务都有唯一标识），交互机制（同步请求/响应、异步轮询、SSE流式更新、推送通知）和安全性（双向TLS、审计日志、身份认证）等。
2.16模式16：资源感知优化（Resource-Aware Optimization）
1)概述
资源感知优化使智能体能够在运行过程中动态监控和管理计算、时间和财务资源，要求智能体在执行动作时做出决策，以在指定资源预算内实现目标或优化效率，这包括在更准确但昂贵的模型与更快、低成本模型之间进行选择，或决定是否分配更多算力以获得更精细的响应，还是返回更快但较为粗略的答案。
图31：资源感知优化设计模式
2)价值
LLM应用常常昂贵且缓慢，任务全用最优模型并不高效，需在输出质量与资源消耗间权衡。缺乏动态管理策略，系统无法适应任务复杂度变化或预算与性能约束。资源感知优化解决智能系统在计算、时间和财务资源消耗上的管理难题，智能体可动态管理计算、时间和财务资源，依据实时约束和目标做出模型和执行路径决策。
3)关键技术
资源感知优化是开发高效智能体系统的核心，涉及多种优化技术，包括动态模型切换、自适应工具选择、上下文裁剪与摘要、主动资源预测、成本敏感探索、能效部署、并行与分布式计算感知、学习型资源分配策略、优雅降级与回退机制等。
2.17模式17：推理技术（Reasoning Techniques）
1)概述
推理技术让智能体的内部推理过程变得显式化，使其能够拆解问题、考虑中间步骤，并得出更稳健、准确的结论。一个核心原则是，在推理阶段分配更多的计算资源，即允许智能体或底层大模型拥有更多的处理时间或步骤来分析问题并生成响应。智能体可以进行迭代优化、探索多种解决路径，或调用外部工具。推理时增加计算资源，尤其在需要深入分析和思考的复杂问题上，能显著提升准确性、连贯性和健壮性。
图32：推理设计模式
2)价值
复杂问题解决不仅仅是直接给出答案，AI面临的核心挑战是如何分解、推理和规划多步任务。显式化智能体的“思考”过程，使其能系统性地解决难题。
推理扩展定律为智能体系统的高效、经济部署提供理论依据。它挑战“模型越大越好”的直觉，强调合理分配推理资源可优化性能、响应延迟和运维成本。开发者可据此做出更精细的资源分配和性能优化决策，实现更经济高效的AI部署。推理扩展定律表明智能体性能不仅取决于模型大小，还取决于分配的“思考时间”，实现更高质量的自主行动。
3)关键技术
提升AI模型问题解决能力的核心推理技术包括链式思维（Chain‑of‑Thought,CoT）、树式思维（Tree‑of‑Thought,ToT）、自我纠错（Self‑correction）、可验证奖励强化学习（RLVR）、ReAct（推理与行动）、CoD（辩论链）、GoD（辩论图）、MASS（多智能体系统搜索）等。
链式思维（CoT）是智能体的内部独白，通过分步规划将复杂目标拆解为可执行动作序列；树式思维和自我纠错赋予智能体深度思考能力，可评估多种策略、纠错并优化方案；ReAct框架赋予智能体核心操作循环，使其能动态行动并与环境交互；协作框架如辩论链（CoD）推动从单体到多智能体系统，团队协作能解决更复杂问题并减少偏见；DeepResearch等应用展示了这些技术如何让智能体自主执行复杂、长期任务，如深入调查；MASS框架自动优化智能体提示和交互结构，确保多智能体系统整体性能最优；集成这些推理技术，打造真正自主、可托付的智能体，能独立规划、行动和解决复杂问题。
2.18模式18：护栏与安全（Guardails/Safety Patterns）
1)概述
随着智能体和LLM越来越自主，若无约束，可能带来不可预测风险，生成有害、偏见、伦理或事实错误内容，造成现实损害。系统易受Jailbreak等对抗攻击，绕过安全协议。无护栏，智能体可能行为失控，失去用户信任，带来法律和声誉风险。
护栏（Guardrails），也称为安全模式，是确保智能体安全、合规、按预期运行的关键机制，尤其是在智能体日益自主并集成到关键系统中的情况下。为智能体系统风险管理提供标准化解决方案，是多层防御机制确保智能体安全、合规、目标一致。它们作为保护层，引导智能体的行为和输出，防止有害、偏见、无关或其他不良响应。护栏可在多个阶段实施，包括输入验证/清洗、输出过滤/后处理、行为约束、工具使用限制、外部内容审核API，以及“人在回路”机制。可以采用计算资源消耗较低的模型作为快速额外防线，对主模型的输入或输出进行预筛查，检测是否有政策违规。
图33：护栏设计模式
2)价值
护栏的主要目标不是限制智能体能力，而是确保其运行稳健、可信且有益。它们既是安全措施，也是行为引导，对于构建负责任的AI系统、降低风险、维护用户信任至关重要，确保行为可预测、安全、合规，防止被操纵并维护伦理与法律标准。没有护栏，AI系统可能变得不可控、不可预测，甚至带来危险。
3)关键技术
包括输入清洗与验证、限制智能体处理敏感话题、监控与可观测、错误处理与弹性、智能体配置、身份与授权、输入输出过滤、工具安全控制、模型与工具调用回调校验等。
2.19模式19：评估与监控（Evaluation and Monitoring）
1)概述
评估与监测聚焦于智能体有效性、效率及合规性的持续（通常是外部）测量，包括指标定义、反馈回路建立和报告系统实现，确保智能体在实际环境中的表现符合预期。
智能体系统和LLM在复杂动态环境中运行，性能可能随时间下降。其概率性和非确定性特性使传统测试难以保障可靠性。多智能体系统和环境不断变化，需开发适应性测试方法和协作指标。部署后可能出现数据漂移、异常交互、工具调用和目标偏离，需持续评估智能体的有效性、效率和合规性。
图34：评估与监控设计模式
2)价值
标准化评估与监控框架能系统性地保障智能体持续性能，包括准确率、延迟、资源消耗（如LLM Token用量）等指标，以及分析轨迹和主观质量（如有用性）。通过反馈回路和报告系统，实现持续改进、A/B测试和异常检测，确保智能体始终符合目标。
3)关键技术
开发智能体的评估框架是一项复杂工作，涉及模型性能、用户交互、伦理影响及社会效应等多方面因素。实际落地时，可聚焦于关键用例，提升智能体的效率与效果。
智能体响应评估是评估智能体输出质量与准确性的核心流程，关注其是否能针对输入提供相关、正确、逻辑严密、公正且准确的信息。评估指标包括事实正确性、流畅度、语法精度及是否符合用户意图。
时延监控，智能体响应延迟在实时或交互场景中至关重要。监控处理请求到输出的耗时，过高延迟会影响用户体验和智能体效果。
LLM交互Token用量追踪，对于LLM驱动的智能体，追踪Token用量有助于成本管理和资源优化。LLM计费通常按输入/输出Token数量，监控Token用量可优化提示词设计和响应生成。
LLM评审“有用性”自定义指标：评估智能体“有用性”等主观指标，可采用LLM作为评审者（LLM‑as‑a‑Judge），根据预设标准自动化、规模化地进行定性评估。
智能体轨迹评估，智能体行为具有概率性，需定性分析最终输出及决策过程。多智能体系统评估更具挑战性，因其不断变化，需开发超越个体性能的协作与沟通指标，并适应动态环境。
多智能体评估，复杂AI系统如同团队项目，需评估每个智能体的分工和整体协作。
2.20模式20：优先级排序（Prioritization）
1)概述
在复杂且动态的环境中，智能体常常面临大量潜在行动、目标冲突和资源有限的问题，如果没有明确的后续行动决策流程，智能体可能会效率低下、操作延迟，甚至无法实现关键目标。优先级排序模式通过让智能体根据任务的重要性、紧急性、依赖关系和既定标准进行评估和排序，解决了这一问题，可以确保智能体将精力集中在最关键的任务上，从而提升整体效能和目标达成度。
智能体通过优先级排序，有效管理任务、目标和子目标，引导后续行动。在面对多重需求时，这一过程帮助智能体做出明智决策，将重要或紧急事项优先处理，次要任务则延后。该模式尤其适用于资源有限、时间紧迫、目标可能冲突的真实场景。
图35：优先级排序设计模式
2)价值
智能体在复杂环境下面临大量潜在行动、目标冲突和有限资源。如果没有明确的决策方法，智能体容易低效甚至失效，导致操作延迟或无法完成主要目标。核心挑战是管理众多选择，确保智能体有目的、合理地行动。优先级排序模式为此类问题提供标准化解决方案，让智能体能够对任务和目标进行排序。通过设定紧急性、重要性、依赖关系、资源成本等明确标准，智能体评估每个潜在行动，确定最关键、最及时的方案。这种智能体能力让系统能动态适应变化，有效管理有限资源，专注于最高优先级事项，使行为更智能、更稳健、更具战略性。
3)关键技术
智能体优先级排序的核心通常包括几个要素，首先，标准定义用于建立任务评估的规则或指标，如紧急性（任务的时间敏感度）、重要性（对主要目标的影响）、依赖关系（是否为其他任务的前置条件）、资源可用性（所需工具或信息的准备情况）、成本/收益分析（投入与预期结果）、以及个性化智能体的用户偏好。其次，任务评估是指根据这些标准对每个潜在任务进行分析，方法可以从简单规则到复杂的评分体系或LLM推理。第三，调度或选择逻辑是指根据评估结果选择最佳下一步行动或任务顺序，可能采用队列或高级规划组件。最后，动态优先级调整允许智能体在环境变化时修改任务优先级，如出现新的关键事件或临近截止时间，确保智能体具备适应性和响应能力。
优先级排序可发生在多个层级：选择总体目标（高层级目标排序）、规划步骤排序（子任务排序）、或从可选项中选择下一步行动（行动选择）。有效的优先级排序让智能体在复杂、多目标环境下表现得更智能、高效和稳健。
2.21模式21：探索与发现（Exploration and Discovery）
1)概述
探索和发现使智能体能够主动寻找新信息、发现新可能性并识别“未知的未知”模式。它不同于反应式行为或在预定义解空间内的优化，其核心在于智能体主动进入陌生领域，尝试新方法，并生成新的知识或理解。这一模式对于在开放式、复杂或快速变化领域中工作的智能体至关重要，因为静态知识或预编程方案已无法满足需求。它强调智能体扩展自身认知和能力的能力。
图36：探索与发现设计模式
2)价值
智能体具备智能优先排序和探索能力，广泛应用于各领域。通过自主评估和排序潜在行动，这些智能体能够在复杂环境中导航、发现隐藏洞见并推动创新。优先探索能力使其能够优化流程、发现新知识并生成内容。这些智能体通过管理计算密集型任务，增强人类创造力和问题解决能力，加速创新与发现。
3)关键技术
系统架构与方法论，AI联合科学家采用多智能体框架，模拟协作与迭代过程，架构集成了多个专职智能体（生成智能体、反思智能体、排序智能体、进化智能体、邻近智能体、元评审智能体等），每个智能体在研究目标中承担特定角色，主管智能体负责管管和协调各智能体活动，异步任务执行框架支持计算资源的灵活扩展。
智能体自主生成假设和设计实验，辅助人类科研；过自动化文献综述、实验和报告撰写提升科研效率等。
2.22模式总结：智能体的核心能力
1）核心执行与任务分解：智能体最基本的能力是执行任务。Prompt Chaining、Routing、Parallelization 和 Planning 构成了智能体行动的基础。Prompt Chaining 通过线性分步拆解问题，确保每一步输出都能逻辑地指导下一步。当工作流需要更灵活的行为时，Routing引入条件逻辑，使智能体能根据输入上下文选择最合适的路径或工具。Parallelization通过并行执行独立子任务提升效率，而Planning 则让智能体从执行者升级为战略家，能够制定多步计划以实现高层目标。
2）与外部环境交互：智能体的价值在于能与外部世界互动。Tool Use（工具使用）模式至关重要，使智能体能够调用外部API、数据库等软件系统，将操作与真实数据和能力结合。为有效使用这些工具，智能体常需从海量信息库中检索特定内容。Knowledge Retrieval（尤其是RAG）模式让智能体能查询知识库，将相关信息融入响应，提高准确性和上下文感知能力。
3）状态、学习与自我提升：智能体若要完成多轮任务，必须具备保持上下文和持续改进的能力。Memory Management模式为智能体提供短期对话上下文和长期知识记忆。真正智能的体还需具备自我提升能力。Reflection和Self‑Correction模式让智能体能自我批判输出，发现错误并迭代优化，提升结果质量。Learning and Adaptation 模式则让智能体根据反馈和经验不断进化，变得更高效。
4）协作与沟通：许多复杂问题需要协作解决。Multi‑Agent Collaboration模式支持多个专职智能体协同工作，各自承担不同角色和能力，共同达成目标。这种分工让系统能解决单一智能体无法应对的多面问题。系统的有效性依赖于高效沟通，Inter‑Agent Communication（A2A）和 Model Context Protocol（MCP）模式则规范了智能体与工具的信息交换。
2.23组合模式构建复杂系统
智能体设计的真正力量在于多种模式的巧妙组合，而非单一模式的孤立应用。智能体的画布往往不是简单流程，而是由多个互联模式交织而成的复杂系统。以自主AI研究助手为例，它需要规划、信息检索、分析与综合等多种能力，正是模式组合的典型场景：
1）初步规划：用户提出如“分析量子计算对网络安全的影响”这样的请求，首先由Planner 智能体接收。该智能体利用Planning模式将高层需求分解为结构化多步研究计划，如“识别量子计算基础概念”、“研究常见加密算法”、“查找专家对量子威胁的分析”、“综合成果形成报告”等。
2）工具调用与信息收集：执行计划时，智能体大量依赖Tool Use模式。每一步都可能调用Google Search或vertex_ai_search工具，查找结构化数据时还会查询ArXiv等学术数据库或金融数据API。
3）协作分析与写作：更健壮的架构会采用Multi‑AgentCollaboration。比如“研究员”智能体负责执行搜索计划并收集信息，其输出（摘要与链接）再交给“写手”Agent，后者以初步计划为纲要，将信息综合成连贯草稿。
4）反思与迭代优化：首稿往往不完美。可引入第三个“评论员”智能体实现Reflection模式，专门审查写手草稿，检查逻辑、事实或表达问题。评论反馈再回传给写手，后者利用Self‑Correction模式优化输出，最终形成高质量报告。
5）状态管理：整个流程需Memory Management系统维护研究计划状态、研究员收集的信息、写手的草稿及评论员反馈，确保多步多智能体流程上下文一致。
此例中至少融合了五种智能体设计模式：Planning提供结构，ToolUse连接真实数据，Multi‑Agent Collaboration 实现分工，Reflection保证质量，MemoryManagement维护连贯性。模式组合将单一能力转化为强大的自主系统，能完成远超单一prompt或简单链条的复杂任务。
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