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文章介绍了《Agentic Design Patterns》的核心思想，指出构建智能体需要系统化设计而非仅提示词工程。围绕任务分解、环境交互、自我进化、多智能体协作四大支柱，通过组合21种设计模式，可打造自主、可靠、可扩展的AI系统。文章强调了从"调prompt"思维转向架构思维的重要性，并展望了未来Agent生态与安全挑战。

一分钟内容概述：本文提炼《Agentic Design Patterns》核心思想：构建智能体不应止于提示词工程，而需系统化设计。围绕任务分解、环境交互、自我进化、多智能体协作四大支柱，通过组合21种设计模式，可打造自主、可靠、可扩展的AI系统，并展望未来Agent生态与安全挑战。

最近两个月由于一直在用Vibe Coding，对生成的内容采用率应该在92%以上，当然对内容审查越来越松懈了。一方面是生成的效率和质量还比较好，另一方面是通过配置了agent和skill等插件，多智能体协作辅助自己在提示词书写上更有系统性和结构化，也通过语言更详尽明确量化表达了。我也发现系统性的配置比各类技巧性更稳定和顺畅，作为开发者跳出“调 prompt”思维转向架构思维应该是必然路径了，另外关于内容审查的内容参考自己的一些理解再补充一下（全文3800字，阅读约6分钟）。

在这本书中我们从具有能动性的AI的基本概念开始，逐步深入到复杂、自主系统的实际实现层面。我们从构建智能代理的前提出发，认为这类似于在技术画布上创造一幅复杂的艺术作品——这个过程不仅需要强大的认知引擎，如大型语言模型，还需要一套稳健的建筑蓝图。这些蓝图或代理模式提供了将简单、被动的模型转变为能够进行复杂推理和行动的主动、目标导向实体所需的结构和可靠性。
这份总结非常有深度，它将智能体（Agent）的设计从简单的“提示词工程”提升到了“系统架构”的高度。基于你提供的内容，我为你提取了四个核心维度的要点总结：

本结论章将综合我们所探讨的核心原则。我们将首先审查关键代理模式，将其归纳为一个强调其集体重要性的统一框架。接下来，我们将研究如何将这些单独的模式组合成更复杂的系统，从而产生强大的协同效应。最后，我们将展望代理开发的未来，探索将塑造下一代智能系统的新兴趋势和挑战。

审查关键代理原则

本指南中详细介绍的21种模式是代理开发的综合工具包。虽然每个模式都针对特定的设计挑战，但可以通过将它们归类为反映智能代理核心能力的基本类别来加以整体理解。

1. 核心执行和任务分解:

在最基本的层面上，代理必须能够执行任务。即时链路、路由、并行化和规划模式构成代理行为能力的基础。Prompt Chaining提供了一种简单但功能强大的方法，可以将问题分解为离散步骤的线性序列，确保一个操作的输出逻辑上为下一个操作提供信息。当工作流需要更动态的行为时，路由引入条件逻辑，允许代理根据输入的上下文选择最合适的路径或工具。并行化通过允许独立子任务的并发执行来优化效率，而Planning模式将代理从一个单纯的执行者提升为一个策略者，能够制定一个多步骤的计划来实现一个高层次的目标。

2. 与外部环境的相互作用:

代理的效用因其能够在其直接内部状态之外与世界互动而显著增强。工具使用（函数调用）模式在这里至关重要，它为代理提供了利用外部API、数据库和其他软件系统的机制。这证明特工的行动基于真实世界的数据和能力。为了有效地使用这些工具，代理通常必须从庞大的存储库中访问特定的相关信息。知识检索模式，特别是检索增强生成（RAG），通过使代理查询知识库并将信息纳入其答复来解决这一问题，使其更加准确和具有上下文感知能力。

3. 状态、学习与自我提升:

代理要执行不仅仅是单转任务的任务，它必须具备维护上下文和随着时间的推移而改进的能力。记忆管理模式对于赋予代理人短期对话背景和长期知识保持能力至关重要。除了简单的记忆，真正聪明的代理人表现出自我提升的能力。反思和自我修正模式使代理人能够批评自己的产出，识别错误或缺点，并反复改进其工作，从而获得更高质量的最终结果。学习和适应模式更进一步，允许代理人的行为基于反馈和经验进行演变，使其随着时间的推移变得更加有效。

4. 协作与沟通：

许多复杂的问题最好通过协作来解决。多代理协作模式允许创建多个专门代理（每个代理具有不同的角色和一套能力）共同合作以实现共同目标的系统。这种分工使系统能够解决单个代理人难以解决的多方面问题。此类系统的有效性取决于清晰和高效的通信，这一挑战由代理间通信（A2A）和模型上下文协议（MCP）模式来解决，这些模式旨在标准化代理和工具交换信息的方式。
这些原则通过各自的模式应用，为构建智能系统提供了坚实的框架。它们指导开发人员创建代理，这些代理不仅能够执行复杂任务，而且结构化、可靠和适应性强。

复杂系统的组合模式

代理设计的真正力量不是孤立地应用单一模式，而是巧妙地组合多个模式，创造复杂的、多层次的系统。代理画布很少由单一、简单的工作流填满；相反，它变成了由相互关联的模式组成的挂毯，这些模式协同工作以实现复杂的目标。

考虑开发一款自主的人工智能研究助手，这项任务需要结合规划、信息检索、分析和综合的能力。这样一个系统将是模式构成的一个典型例子:

1、初步规划：

用户查询，如“分析量子计算对网络安全的影响”，将首先由Planner代理接收。该代理将利用规划模式将高级别请求分解为一个结构化、多步骤的研究计划。该计划可能包括诸如“识别量子计算的基本概念”、“研究常见密码算法”、“寻找关于量子密码威胁的专家分析”和“将研究结果综合成一份结构化报告”等步骤。

2、使用工具收集信息:

要执行此计划，代理将严重依赖工具使用模式。该计划的每一步都将触发对谷歌搜索或顶点AI搜索工具的调用。对于更结构化的数据，它可能会使用工具来查询学术数据库，如ArXiv或金融数据API。

3、协作分析与写作：

单个代理可以处理这个问题，但更强大的架构将采用多代理协作。“研究员”代理可以负责执行搜索计划和收集原始信息。然后，其输出（摘要和源链接的集合）将被传递给“编写者”代理。该专家代理人将以初步计划为纲要，将收集到的信息综合成一份连贯的草案。

4、迭代性反思与细化：

第一稿很少是完美的。反思模式可以通过引入第三个“批评者”代理来实现。代理人的唯一目的是审查作者的草稿，检查是否有逻辑不一致、事实不准确或缺乏清晰度的地方。其批评意见将反馈给撰稿人代理人，撰稿人将利用自我纠正模式改进其产出，纳入反馈意见，以产生更高质量的最终报告。

5、内存管理：

在整个过程中，内存管理系统是必不可少的。它将保持研究计划的状态，存储研究员收集的信息，保存作者创建的草稿，并跟踪批评者的反馈，确保整个多步骤、多代理的工作流程中保持上下文。至少五种不同的代理图案被编织在一起。规划模式提供了高层结构，工具使用是实际数据操作的基础，多Agent协作实现了专业化和分工，反思确保了质量，内存管理保持了一致性。这种组合将一组单独的能力转变为一个强大的、自主的系统，能够处理一个对单个提示或简单链条来说过于复杂的任务。

正如我们的AI研究助理所展示的那样，将能动模式组合成复杂系统，这并不是故事的终点，而是软件开发新篇章的开始。展望未来，一些新兴趋势和挑战将定义下一代智能系统，推动可能的边界，并要求其创造者更加成熟。
迈向更高级能动型人工智能的旅程将伴随着追求更大提升的动力。

自主性和推理
. 我们讨论的模式为目标导向行为提供了脚手架，但未来将需要能够驾驭模糊、进行抽象和因果推理，甚至表现出一定程度常识的代理人。这很可能涉及与新型模型架构和更先进的神经符号方法的更紧密整合，这些方法将LLMs在模式匹配方面的优势与经典AI的逻辑严谨性相结合。我们将看到从人工环路系统（代理人是副驾驶）向人工环路系统的转变，在这种系统中，代理人被信任在最小的监督下执行复杂、长期的任务，只有在目标完成或发生关键异常时才报告。
这一演变将伴随着的崛起代理生态系统与标准化. 多Agent协作模式突出了专业代理的力量，未来将会出现开放市场和平台，开发人员可以在这些平台上部署、发现和协调代理即服务。要想取得成功，模型上下文协议（MCP）和代理间通信（A2A）背后的原则将变得至关重要，这将导致行业范围内的代理、工具和模型不仅交换数据，而且交换上下文、目标和能力的标准。
这个不断发展的生态系统的一个绝佳例子是“Awesome Agents”GitHub存储库·（https://github.com/kyrolabs/awesome-agents），这是一个宝贵的资源，作为一份经过精心挑选的开源AI代理、框架和工具的列表。它通过组织从软件开发到自主研究及对话式人工智能应用等领域的尖端项目，展示了该领域的快速创新。
然而，这条道路并非没有艰巨的挑战。核心问题安全性、对齐性和健壮性将变得更加关键，因为代理变得更加自主和相互关联。我们如何确保一个代理人的学习和适应不会导致它偏离其最初的目的？我们如何构建能够抵御敌对攻击和不可预测的现实场景的系统？回答这些问题将需要一套新的“安全模式”和一个专注于测试、验证和伦理协调的严格的工程学科。

最后的思考

在本指南中，我们将智能代理的构建框定为在技术画布上实践的一种艺术形式。这些代理设计模式是你的调色板和笔触，是让你超越简单的提示，创建动态、响应式和目标导向实体的基础元素。它们提供了将大型语言模型原始的认知能力转化为一个可靠且有目的的系统所需的建筑学科。

真正的技艺不在于掌握单一的图案，而在于理解它们的相互作用——将画布视为一个整体，并构成一个规划、工具使用、反思和协作和谐运作的系统。代理设计的原则是一种新的创造语言的语法，它不仅允许我们指导机器做什么，还允许我们指导如何是.代理式人工智能领域是技术领域中最为激动人心且发展迅速的领域之一。这里详细描述的概念和模式并不是最终的、静止的教条，而是一个起点——一个建立、实验和创新的坚实基础。未来并不是我们仅仅是AI的使用者，而是我们成为智能系统的构建者，这些系统将帮助我们解决世界上最复杂的问题。画布就在你面前，图案就在你手中。现在是时候建楼了。

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审查关键代理原则

1. 核心执行和任务分解:

2. 与外部环境的相互作用:

3. 状态、学习与自我提升:

4. 协作与沟通：

复杂系统的组合模式

1、初步规划：

2、使用工具收集信息:

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