常见的 Agent 设计模式有：ReAct Agent、Agent Handoffs、Multi-Agent Supervisor、Planning Pattern等
AutoGen 的 Magnetic-One 所属设计模式
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- AutoGen是微软开源的通用多 Agent 基础框架，核心价值是提供 Agent 通信、协作的底层能力，比如支持多 Agent 群聊、代码执行、异步消息传递等基础功能，开发者可基于它自由创建各类 Agent 并定义协作逻辑，不限制固定的 Agent 架构或任务场景。
- Magnetic-One是微软基于 AutoGen 开发的上层专用多 Agent 系统，如今已集成到 AutoGen 中。它不是独立于 AutoGen 的框架，而是 AutoGen 生态的扩展模块，针对复杂的 Web 和文件类多步骤任务做了标准化封装，降低了特定场景下的开发门槛。
| 对比维度 | AutoGen | Magnetic-One |
|---|---|---|
| 核心模式 | 无固定模式，支持多种协作方式：1. Handoffs 模式 ：Agent 间可接力传递任务，比如数据分析 Agent 完成数据提取后，将任务交接给报告生成 Agent；2. 群聊模式：多个 Agent 通过群聊协同，由管理器协调发言和任务分配；3. 还可灵活自定义成 Supervisor 模式等。 | 固定为 Supervisor 模式：核心是 Orchestrator（编排器）Agent 作为总控，统一拆解任务、分配给 WebSurfer（网页浏览）、FileSurfer（文件管理）等 4 个专业 Agent，同时跟踪进度、处理停滞问题并重新规划任务。 |
| 模式灵活性 | 极高，开发者可按需组合、自定义协作逻辑，适配不同场景。 | 灵活性较低，架构和分工固定，专为复杂 Web / 文件任务设计，聚焦标准化执行流程。 |
（一）基础单智能体模式（核心是 "单智能体的执行逻辑"）
| 模式名称 | 核心定义 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 1. ReAct Agent | 你已了解："思考（Reason）→行动（Act）→观察（Observe）" 闭环迭代，边执行边调整 | 动态查询、故障诊断、单步工具调用 |
| 2. Reflexion Agent | ReAct 的进阶：执行后 "自我反思"（如 "步骤是否错误？如何优化？"），迭代修正策略 | 复杂推理、代码调试、错误率降低 |
| 3. Chain-of-Thought (CoT) Agent | 显式输出分步推理链，先拆解逻辑再执行（如数学计算、复杂分析），提升推理准确性 | 逻辑题解答、技术报告生成、因果分析 |
| 4. Tool-Use Agent | 聚焦 "工具调用"：智能体自主判断是否 / 调用哪个工具（如计算器、API、检索），无复杂协作 | 数据分析、信息检索、文件解析 |
| 5. RAG Agent | 检索增强生成：先检索外部知识库，再结合检索结果生成答案，降低幻觉 | 知识问答、行业报告、政策解读 |
（二）复杂多智能体模式（核心是 "多智能体的协作逻辑"）
| 模式名称 | 核心定义 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 1. Agent Handoffs | 去中心化，智能体间按任务状态自主交接控制权 | 智能客服、多模态创作、跨环节流程 |
| 2. Multi-Agent Supervisor | 中心化管控：Supervisor 智能体拆解任务、分配子任务、校验结果，Worker 仅执行 | 标准化流程（财报审核、代码生成） |
| 3. Planning Pattern | 你已了解：先全局规划（拆解子任务 / 步骤），再执行，分 Plan 和 Act 阶段 | 复杂任务（深度研究、项目落地） |
| 4. Peer Review Pattern | 多智能体 "同行评审"：一个智能体生成结果，其他智能体校验 / 纠错 / 优化 | 论文审稿、代码审核、报告校验 |
| 5. Swarm Agent（蜂群模式） | 无固定协作流程，多个同质智能体并行执行任务，结果聚合（如 "多检索 Agent 并行查数据"） | 海量数据处理、多源信息聚合、舆情分析 |
| 6. Hierarchical Agent（分层模式） | 智能体按层级分工（如 "顶级规划 Agent→中层执行 Agent→底层工具 Agent"），层级间管控 + 交接结合 | 产业级应用（金融风控、自动驾驶） |
| 7. Role-Playing Agent | 智能体模拟特定角色（如产品经理、医生、律师），按角色职责协作 | 场景模拟、创意策划、专业咨询 |
（三）混合模式（主流落地形态）
实际应用中，模式常组合使用，例如：
- Planning + Supervisor + Handoffs：MetaGPT（Planning 拆解任务→Supervisor 分配→Worker 间轻量 Handoffs）；
- CoT + ReAct + RAG：通义千问 DeepResearch（CoT 推理→ReAct 闭环→RAG 检索增强）；
- Tool-Use + Swarm：海量数据检索（多个 Tool-Use Agent 并行调用检索工具，结果聚合）。
| 模式维度 | 核心优势 | 核心局限 | 典型框架 / 案例 |
|---|---|---|---|
| ReAct | 动态适配、闭环迭代 | 单智能体能力有限 | LangGraph、AutoGen 单智能体 |
| Supervisor | 管控强、可解释性高 | 单点故障、灵活性低 | MetaGPT、CrewAI（可配置） |
| Handoffs | 灵活性高、容错性强 | 协作成本高、易失控 | AutoGen Magnetic-One、智能客服 |
| Planning | 流程清晰、任务拆解合理 | 难适配动态场景 | LangGraph、DeepResearch |
| Swarm | 并行高效、处理海量任务 | 结果聚合复杂、易冗余 | LangChain Swarm、舆情分析系统 |
| Role-Playing | 角色专业度高、场景适配强 | 依赖角色定义质量 | AutoGen、Character.AI |
1. Supervisor 模式（监督者模式）
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核心定位 ：设置一个 "总控智能体（Supervisor）"，作为整个系统的 "指挥官"，负责任务拆解、角色分配、进度监控、结果校验、冲突解决，所有其他智能体（Worker Agent）仅执行分配的子任务，无自主决策权限。
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执行逻辑 ：
用户需求 → Supervisor Agent 拆解子任务 → 分配给对应 Worker Agent（如检索/分析/总结）→ Worker 执行并返回结果 → Supervisor 校验结果（是否达标/有无缺失）→ （达标）整合结果；（不达标）重新分配/要求 Worker 修正 → 输出最终结果 -
关键特征：Supervisor 掌握全流程控制权，Worker 是 "执行者"，仅响应 Supervisor 的指令，无主动发起协作的能力。
2. Handoff 模式（交接模式）
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核心定位 ：无中央总控智能体，由多个智能体按 "任务流转逻辑"自主接力协作------ 一个智能体完成自身职责后，将任务 "交接" 给下一个适配的智能体，控制权在智能体间动态转移。
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执行逻辑 ：
用户需求 → 初始智能体（如规划Agent）拆解任务 → 完成自身环节后，判断"需检索数据" → 主动将任务交接给检索Agent → 检索Agent完成后，判断"需分析数据" → 主动交接给分析Agent → 分析Agent完成后，判断"任务闭环" → 输出最终结果 -
关键特征：无中央管控，智能体间基于预设规则 / 自主判断完成 "接力"，控制权随任务流转动态转移。
核心维度对比表
| 对比维度 | Supervisor 模式 | Handoff 模式 |
|---|---|---|
| 控制权 | 集中式（Supervisor 独占控制权） | 分布式（智能体间动态转移控制权） |
| 协作触发 | 被动触发（Worker 仅执行 Supervisor 指令） | 主动触发（智能体完成任务后自主发起交接） |
| 智能体角色 | 分层明确（Supervisor = 指挥官，Worker = 执行者） | 平等协作（无层级，仅职责不同） |
| 任务流转 | 单向（Supervisor → Worker → Supervisor） | 多向（Agent A → Agent B → Agent C） |
| 容错性 | 单点故障风险（Supervisor 故障则全流程中断） | 容错性高（某智能体故障可由其他智能体接管） |
| 可解释性 | 高（Supervisor 记录全流程分配 / 校验日志） | 中（需追踪智能体间的交接记录） |
| 灵活性 | 低（流程由 Supervisor 预设，难适配突发场景） | 高（智能体可自主调整交接对象 / 流程） |
| 资源消耗 | 低（Supervisor 仅做调度，无冗余协作） | 中高（智能体间需频繁通信确认交接逻辑） |
典型应用场景
1. Supervisor 模式适用场景
- 流程标准化、要求强管控的任务：如金融财报审核、政务流程处理、代码生成（MetaGPT 核心是 Supervisor 模式，"产品经理 Agent" 充当 Supervisor，分配任务给架构师 / 程序员）；
- 结果需严格校验的任务：如医疗报告生成（Supervisor 校验分析 Agent 的结论是否符合医疗规范）；
- 新手易落地的场景：管控逻辑清晰，只需定义 Supervisor 的分配规则，无需设计复杂的交接逻辑。
2. Handoff 模式适用场景
- 动态性强、流程不可预设的任务：如智能客服对话（用户问题从 "咨询产品"→"投诉售后"→"申请退款"，需在客服 Agent / 售后 Agent / 财务 Agent 间自主交接）；
- 多模态 / 多工具协作的任务：如多模态内容创作（文本 Agent 生成文案后，交接给图像 Agent 生成配图，再交接给视频 Agent 制作短片）；
- 分布式部署的场景：如跨区域舆情分析（各区域分析 Agent 完成后，自主交接给汇总 Agent）。
补充：混合模式（主流落地方式）
实际 Multi-Agent 系统中，两种模式常结合使用，兼顾 "管控性" 和 "灵活性"：
- 例 1：MetaGPT 中，"产品经理 Agent" 作为 Supervisor 拆解任务并分配，但 Worker Agent 完成子任务后，可主动向 Supervisor 发起 "交接请求"（如 "数据缺失，需检索 Agent 支援"），Supervisor 确认后触发 Handoff；
- 例 2：通义千问 DeepResearch 中，"规划 Agent"（Supervisor）拆解任务，检索 / 分析 Agent 间按 Handoff 模式接力，最终由 Supervisor 校验结果。
总结
| 模式 | 核心特点 | 一句话通俗理解 |
|---|---|---|
| Supervisor | 中央管控、被动执行 | "老板分配任务，员工只干活，结果老板审核" |
| Handoff | 去中心化、主动接力 | "员工 A 做完自己的活，主动交给员工 B，全程无老板" |
总结
- Magnetic-One 核心是Agent Handoffs，融合 Planning Pattern；
- Agent 设计模式可分为 "单智能体基础执行" 和 "多智能体复杂协作" 两大类，前者聚焦 "单个智能体怎么做事"，后者聚焦 "多个智能体怎么协作"；
- 落地时无需拘泥于单一模式，通常按任务需求组合（如 "Planning 做拆解 + Supervisor 做管控 + Handoffs 做动态交接"）。