在基于大模型的AI应用设计上，存在着两种不同的模式：智能体(Agent)和工作流(WorkFlow)。业界把智能体和工作流以及它们的混合体统称为Agentic AI。设计Agentic AI系统的基础就是设计智能体和工作流。本文带您快速了解智能体和工作流的基础设计模式，掌握Agentic AI设计的核心原则。
一、智能体基础设计模式
智能体设计模式使智能体能够实现动态适应、规划与协作，确保系统可精准且高效地处理复杂的现实任务。智能体有四大基础设计模式：
1、反思（Reflection）
反思模式是智能体的一项基础设计模式，能够使智能体对其输出结果进行迭代式评估与优化。通过融入自我反思模式，智能体可识别并修正错误、矛盾之处以及待改进的环节，从而在代码生成、文本创作、问答等各类任务中提升执行性能。在实际应用中，反思模式的具体流程是：先促使智能体从正确性、风格与效率三个维度对自身输出结果进行评判，再将评判所得的反馈信息融入后续的迭代优化过程。单元测试、网络搜索等外部工具可进一步强化这一流程 ------ 它们既能验证输出结果的有效性，又能凸显其中存在的信息缺口。
在多智能体系统中，反思模式可通过角色分工的方式实现：例如由一个智能体负责生成输出内容，另一个智能体专门进行评判，以此推动协作式优化。以法律研究场景为例，智能体可通过重新评估检索到的判例法，对输出的回复内容进行迭代优化，从而确保回复的准确性与全面性。在《Self-Refine》《Reflexion》《CRITIC》等相关研究中，反思模式已被证实能显著提升智能体的任务执行性能。
核心优势：
- 支持对结果进行迭代优化。
- 提升多步推理任务的准确性。
应用示例：
- 在医疗诊断系统中，智能体基于检索数据的迭代反馈，持续优化诊断结论。
2、规划（Planning）
规划模式是智能体的一项基础设计模式，它能让智能体将复杂任务自主拆解为更小的、可处理的子任务。这种能力对于动态、不确定场景下的多步推理与迭代式问题求解至关重要。借助规划模式，智能体可动态确定完成大型目标所需的步骤序列。这种适应性使智能体能够处理无法预先定义的任务，保障决策过程的灵活性。
尽管规划模式功能强大，但与反思模式这类确定性工作流相比，其产出结果的可预测性相对较低。该模式特别适用于需要动态适配、且预定义工作流难以满足需求的任务场景。随着技术日趋成熟，它在各领域推动创新应用的潜力将持续释放。
核心优势：
- 通过任务拆解，为多步推理提供支撑。
- 基于优化的任务优先级排序，降低计算开销。
应用示例：
- 某财务分析系统通过规划数据检索任务，开展风险评估并给出决策建议。
3、工具调用（Tool Use）
工具调用模式指智能体通过与外部工具、应用程序编程接口（API）或计算资源交互，拓展自身能力范围。该模式使智能体得以突破预训练知识的局限，完成信息收集、计算执行与数据处理等任务。通过将工具动态整合至工作流中，智能体能够适配复杂任务场景，输出更精准且贴合上下文的结果。
在现代智能体中，工具调用模式被广泛应用于各类场景，涵盖信息检索、计算推理以及与外部系统的对接交互。随着大模型工具调用功能的落地，以及支持多工具调用管理的系统逐步成熟，该模式的技术实现已取得显著发展。这些技术进步推动了更复杂智能体的落地 ------ 智能体可针对特定任务自主筛选并执行最适配的工具。尽管工具调用模式大幅提升了智能体的效能，但在工具筛选优化方面仍存在挑战，尤其是在工具选项繁多的场景下。目前已有研究提出借鉴检索增强生成（RAG）技术的解决方案，例如基于启发式规则的工具筛选方法，以应对这一难题。
核心优势：
- 突破系统预训练知识的局限，拓展功能边界。
- 整合外部资源，赋能特定领域的应用落地。
应用示例：
- 一款法律辅助智能体从合同数据库中检索相关条款，并运用特定领域的规则开展合规性分析。
4、多智能体协作（Multi-agent Collaboration）
多智能体协作是智能体系统的一项基础设计模式，能够实现任务专业化分工与并行处理。各智能体之间通过通信共享中间结果，确保整体工作流始终高效且逻辑连贯。通过将子任务分配给不同的专业智能体，该模式大幅提升了复杂智能体系统的可扩展性与适应性。多智能体系统允许开发者将复杂任务拆解为更小的可处理子任务，并分配给不同智能体执行。这种方式不仅能提升任务执行性能，还能为管理复杂交互提供一个稳健的框架。每个智能体都拥有独立的内存空间与工作流，其工作流可涵盖工具调用、反思或规划模式等能力模块，进而实现动态协作式问题求解。
尽管多智能体协作具备巨大潜力，但相较于反思模式、工具调用等更为成熟的模式，该设计模式的结果可预测性相对较低。不过，AutoGen、Crew AI、LangGraph 等新兴框架的出现，正为落地高效的多智能体解决方案开辟新路径。
核心优势：
- 高效处理大规模分布式问题。
- 整合各智能体的专业化能力，达成更优任务成效。
应用示例：
- 在客服场景中，多个智能体协同工作 ------ 有的从常见问题解答库（FAQs）中检索知识，有的生成回复内容，有的跟进用户后续需求。
- 法律智能辅助系统 LawGlance 借助多智能体工作流简化法律研究流程：智能体分工完成相关法律文档检索、信息分析，并输出精准的法律洞见。该系统整合了 Crew AI、LangChain 与 Chroma 工具，实现法律文档检索、网络搜索功能，并针对用户的查询需求生成简洁准确的答复。
二、工作流基础设计模式
工作流设计模式为开发者构建准确、高效、高性能的大模型应用提供优化的解决方案。具体采用何种方案，需根据任务复杂度与处理需求而定。工作流有五大基础设计模式：
1、提示链模式
提示链将一项复杂任务拆解为多个步骤，每个步骤均基于前序步骤的结果推进。这种结构化方法通过在执行后续环节前简化每个子任务，有效提升了任务处理的准确性。但受限于顺序处理机制，该方法可能会增加系统延迟。
适用场景：
当某项任务可被拆解为若干固定子任务，且每个子任务均对最终输出结果有所贡献时，该工作流的效用可得到最大发挥。此方法在需要通过逐步推理提升准确性的场景中尤为实用。
应用示例：
- 先以某一种语言创作营销内容，再在保留其语言精髓的前提下将其翻译为另一种语言。
- 按结构化流程撰写文档：先生成文档大纲，核验大纲的完整性，再据此撰写完整文本。
2、路由模式
路由模式的核心是对输入内容进行分类，并将其导向对应的专用提示词或处理流程。这种方法确保不同类型的查询或任务被分类处理，从而提升处理效率与响应质量。
适用场景：
适用于不同类型输入需要差异化处理策略的场景，可确保各类任务的处理性能达到最优。
应用示例：
- 将客户服务咨询分类至不同板块，如技术支持、退款申请或通用咨询。
- 为控制成本，将简单查询分配给轻量级模型处理，复杂请求则交由先进模型负责。
3、并行模式
并行模式将一项任务拆解为多个可同步运行的独立子流程，以此降低系统延迟、提高吞吐量。该模式可分为两类：分段执行（面向相互独立的子任务）与投票机制（通过多份输出结果提升准确性）。
适用场景：
适用于任务可拆解为独立模块以提升处理速度，或需要通过多份输出结果增强结论可信度的场景。
应用示例：
- 分段执行：拆分内容审核类任务，由一个模型负责输入内容筛查，同时由另一个模型同步生成反馈结果。
- 投票机制：部署多个模型交叉校验代码漏洞，或对内容审核结论进行多模型一致性分析。
4、协调器 - 执行者模式
该设计模式的核心特征是一个中央协调器模型------ 它可动态将任务拆解为子任务，分配给专业化的执行者模型，并对执行结果进行汇总整合。与并行处理模式不同，该模式能根据输入内容的复杂程度进行自适应调整。
适用场景：
最适合需要动态任务分解与实时自适应调整，且子任务无法预先定义的场景。
应用示例：
- 根据需求变更的具体内容，自动修改代码库中的多个文件。
- 从多个信息源收集并整合相关数据，开展实时研究工作。
5、评估器 - 优化器模式
评估器 - 优化器模式的运行逻辑是：先生成初始输出内容，再基于评估模型的反馈信息对其进行迭代优化，从而持续改进内容质量。
适用场景：
适用于通过迭代优化能显著提升响应质量的任务，尤其在存在明确评估标准的场景中效果突出。
应用示例：
- 通过多轮评估与优化循环，完善文学文本的翻译质量。
- 执行多轮研究检索任务，通过迭代优化持续精炼搜索结果。
三、Agentic AI系统核心设计原则
3.1 核心设计原则
Agentic AI系统设计应遵循以下八大核心原则：
1、自主性与可控性原则
开发者应根据实际需求决定是让系统自主性更强一些还是工作流程的可控性更强一些。
2、模块化与组件化原则
将智能体系统拆解为松耦合、可复用的功能模块，各模块独立封装能力，便于灵活组合、升级与维护。
3、动态适应性原则
系统需具备应对非结构化、实时变化场景的能力，能够处理训练数据外的新问题、新输入，解决传统 LLM"知识过时、语境脱节" 的痛点。
4、工具增强原则
通过集成外部工具、知识库与计算资源，突破智能体自身预训练知识的局限，拓展系统的功能边界与领域适配能力。
5、协作性原则
对于复杂场景复杂任务下的Agentic AI，采用多智能体分工协作，通过任务分配、信息共享与结果整合，可以取得单智能体无法达成的效果。
6、迭代优化原则
内置反思与反馈机制，通过 "执行 - 评估 - 优化" 的闭环流程，持续提升任务执行的准确性与效率。
7、可解释性原则
智能体的决策过程与输出结果需透明可追溯，便于用户理解、调试与信任，尤其适用于医疗、法律、金融等高危领域。
8、资源优化与可扩展性原则
在保证系统性能的前提下，合理分配计算资源，并支持随着任务规模增长平滑扩展，避免资源浪费或系统崩溃。
3.2 设计原则之间的协同关系
Agentic AI系统的八大核心设计原则并非孤立存在，而是相互支撑、协同作用：
- 自主可控 + 模块化 是系统的核心架构基础；
- 动态适应性 + 工具增强 拓展系统的能力边界；
- 协作性 + 迭代优化 提升复杂任务的处理效率与质量；
- 可解释性 + 资源优化 保障系统的可靠性与实用性。
四、总结
-
智能体四大基础设计模式：反思、规划、工具调用、多智能体协作。
-
工作流五大基础设计模式：提示链、路由、并行、协调器 - 执行者、评估器 - 优化器。
-
智能体和工作流构成Agentic AI系统的基础，那么智能体和工作流的这九种设计模式则构成Agentic AI系统设计的基础。开发者可以灵活选择和组合它们来构建符合实际场景需要的智能体化AI系统。
-
经典的智能体设计模式ReAct模式、Plan and Execute模式、以及多智能体的主管分派模式、平等交接模式，本质上都是对这些基础设计模式的组合运用。所不同的只是基础模式针对单一任务和基础场景的处理模式抽象，组合模式是针对复合任务和复杂场景的处理模式抽象。
-
Agentic AI系统设计应根据实际需求，遵循八大核心设计原则，灵活选择和组合使用基础设计模式。