智能体设计模式 - 核心精华
运用费曼学习法（用简单语言解释复杂概念）、金字塔原理（结论先行，层层展开）和 80/20 法则（聚焦 20% 产生 80% 价值的核心内容）
🎯 一句话核心：什么是智能体？
智能体 = 大语言模型 + 感知 + 规划 + 行动 + 记忆
把它想象成一个能「自己想、自己做」的 AI 助手：接收任务 → 分析环境 → 制定计划 → 执行行动 → 从结果中学习。
智能体的「五步循环」
1. 获取任务 → 「帮我安排明天的会议」
2. 分析环境 → 查日历、看邮件、了解参会人
3. 制定计划 → 确定时间、地点、议程
4. 执行行动 → 发邀请、订会议室
5. 学习改进 → 如果有人改时间，自动调整智能体 vs 普通 AI 聊天
| 普通 AI 聊天 | 智能体 |
|---|---|
| 只能聊天 | 能聊天 + 能做事 |
| 知识有限（训练数据） | 能查最新资料 |
| 一问一答 | 能规划多步骤任务 |
| 不记得之前聊过什么 | 有记忆，能持续学习 |
| 做错了不知道 | 能自我反思改进 |
🏗️ 金字塔结构：21 种模式的核心分层
┌─────────────────┐
│ 多智能体协作 │ ← 最高层：团队协作
└────────┬────────┘
┌─────────────────┼─────────────────┐
│ │ │
┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐
│ 规划 │ │ 反思 │ │ 记忆管理 │ ← 中间层：智能能力
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│ │ │
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│ 提示链 │ │ 路由 │ │ 工具使用 │ ← 基础层：执行机制
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘四大部分概览
| 部分 | 章节 | 核心主题 | 页数 |
|---|---|---|---|
| 第一部分：核心模式 | 1-7 章 | 提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多智能体 | 103 页 |
| 第二部分：高级模式 | 8-11 章 | 记忆管理、学习适应、MCP 协议、目标监控 | 61 页 |
| 第三部分：集成模式 | 12-14 章 | 异常处理、人机协作、RAG 知识检索 | 34 页 |
| 第四部分：生产模式 | 15-21 章 | A2A 通信、资源优化、推理技术、安全护栏、评估监控 | 114 页 |
📌 80/20 法则：掌握这 7 个核心模式 = 掌握 80% 的智能体能力
1️⃣ 提示链（Prompt Chaining）- 分而治之
一句话：把大任务拆成小步骤，一步一步来。
类比：就像做菜 ------ 不是一口气完成，而是「洗菜 → 切菜 → 炒菜 → 装盘」。
核心要点：
- 每一步只做一件事，降低出错概率
- 上一步的输出 = 下一步的输入
- 使用结构化输出（如 JSON）确保数据传递准确
典型流程：
用户请求 → 提示1(总结) → 提示2(提取) → 提示3(生成) → 最终输出何时使用：复杂任务、多步骤处理、需要高可靠性的场景
2️⃣ 工具使用（Tool Use）- 突破边界
一句话：让 AI 能「动手」------ 调用 API、查数据库、执行代码。
类比：人类用计算器算数、用搜索引擎查资料，AI 也需要工具。
核心流程：
用户请求 → LLM判断需要什么工具 → 生成工具调用参数 → 执行工具 → 获取结果 → 生成最终回答关键能力：
- 实时信息获取（天气、股价、新闻）
- 数据库操作（查询、更新）
- 代码执行（计算、数据分析）
- 外部系统控制（发邮件、控制设备）
为什么重要：这是让 AI 从「只会说」变成「能做事」的关键一步。
3️⃣ 规划（Planning）- 战略思维
一句话：先想清楚「怎么做」，再动手。
类比：项目经理先制定计划，再分配任务执行。
核心特点：
- 将高层目标分解为可执行步骤
- 动态调整：遇到障碍时重新规划
- 适用于复杂、多步骤、有依赖关系的任务
关键区分：
- 问题的「怎么做」已知 → 用固定流程
- 问题的「怎么做」需要探索 → 用规划模式
典型应用：Google Deep Research ------ 自动制定研究计划、迭代搜索、综合报告
4️⃣ 反思（Reflection）- 自我改进
一句话：做完后回头看，找问题、改进、再做。
类比：写作文 → 自己检查 → 修改 → 再检查 → 定稿
最佳实践：生产者-评论者模式
生产者智能体 → 生成初稿
↓
评论者智能体 → 严格评审（找错误、提建议）
↓
生产者智能体 → 根据反馈改进
↓
循环直到满意为什么要分开：避免「自己审自己」的认知偏见
核心步骤：
- 执行：生成初始输出
- 评估：检查准确性、完整性、风格
- 反思：确定改进方向
- 迭代：重复直到满意
5️⃣ 记忆管理（Memory）- 持久智慧
一句话：让 AI 能「记住」------ 短期记住对话，长期记住知识。
两种记忆：
| 类型 | 作用 | 存储位置 | 生命周期 |
|---|---|---|---|
| 短期记忆 | 当前对话上下文 | 上下文窗口 | 会话结束即丢失 |
| 长期记忆 | 跨会话知识 | 向量数据库 | 持久保存 |
关键技术：向量数据库 + 语义搜索 = 按「意思」而非「关键词」检索
应用场景：
- 聊天机器人记住用户偏好
- 任务智能体跟踪多步骤进度
- 个性化推荐和服务
6️⃣ 知识检索 RAG（Retrieval Augmented Generation）- 知识增强
一句话：让 AI 先「查资料」再回答，而不是凭记忆瞎编。
核心流程：
用户提问 → 语义搜索知识库 → 找到相关片段 → 片段+问题一起给LLM → 生成有依据的回答关键概念：
- 嵌入（Embedding）：把文本变成数字向量，意思相近的向量距离近
- 分块（Chunking）：把长文档切成小块，便于精准检索
- 向量数据库：专门存储和搜索向量的数据库
进阶：智能体式 RAG
- 验证来源可靠性
- 解决信息冲突
- 多步推理综合答案
- 识别知识缺口并调用外部工具补充
为什么重要：大幅减少 AI 幻觉，让回答有据可查
7️⃣ 多智能体协作（Multi-Agent）- 团队作战
一句话：一个人做不好的事，组个团队来做。
协作模式：
| 模式 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 顺序交接 | A 做完交给 B | 流水线任务 |
| 并行处理 | A、B 同时做不同部分 | 可并行的独立任务 |
| 层级结构 | 经理分配任务给员工 | 复杂项目管理 |
| 专家团队 | 研究员 + 写手 + 编辑 | 需要多种专业能力 |
| 评审模式 | 生产者 + 审查者 | 需要质量把控 |
核心优势：
- 专业分工，各司其职
- 单点故障不影响全局
- 1 + 1 > 2 的协同效应
典型应用：
- 软件开发：需求分析 → 编码 → 测试 → 文档
- 研究项目：检索 → 分析 → 综合 → 报告
- 客户支持：一线处理 → 专家升级
🔄 智能体的演进：从 0 级到 3 级
Level 0：核心推理引擎
- LLM 本身，无工具、无记忆、无环境交互
- 仅基于预训练知识响应
- 优势：强大的内部推理
- 局限：无法获取实时信息
Level 1：连接外部的问题解决者
- LLM + 工具使用
- 能执行搜索、调用 API、查询数据库
- 突破训练数据的知识边界
- 多步骤与外部世界交互
Level 2：战略性问题解决者
- 战略规划 + 主动协助 + 自我改进
- 上下文工程：精选最相关信息
- 主动预测用户需求
- 自动优化提示和流程
Level 3：协作型多智能体系统
- 多个专业智能体协同工作
- 类似人类组织的分工协作
- 任务分解 + 专业分工 + 协同效应
- 能自动化整个业务工作流
🚀 智能体的未来：5 大趋势
1. 通用智能体
从专才到通才，能处理各种复杂任务。想象一下：给智能体一个简单指令「为公司 30 人策划下季度里斯本团建」，它就能自主管理整个项目数周。
2. 深度个性化
主动预测你的需求，而不是等你开口。通过学习你的模式和目标，从「遵循命令」转向「预测需求」。
3. 具身智能体
从数字世界走向物理世界。AI + 机器人 = 能在现实中「动手」的智能体。
4. 智能体经济
智能体成为独立的经济参与者。自动运营电商、管理供应链、动态定价。
5. 自我进化系统
能自己改进自己的多智能体系统：
- 架构层面：重写自身代码
- 指令层面：自动优化提示
- 团队层面：动态调整智能体组合
📚 实践框架速览
| 框架 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| LangChain | 灵活的链式组合 | 快速原型、复杂流程 |
| LangGraph | 有状态的图结构 | 需要循环、条件分支 |
| CrewAI | 多智能体协作 | 团队协作场景 |
| Google ADK | Google 生态集成 | 生产级部署 |
✅ 学习检查清单
- 能用自己的话解释「什么是智能体」
- 理解提示链如何提高复杂任务的可靠性
- 知道工具使用如何让 AI 突破知识边界
- 明白规划模式如何处理多步骤任务
- 理解反思模式的「生产者-评论者」架构
- 区分短期记忆和长期记忆的作用
- 能解释 RAG 如何减少 AI 幻觉
- 了解多智能体协作的几种模式
🔗 延伸学习
- 原书：《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》
- 仓库 ：agentic-design-patterns-cn
- 实践建议：从简单的提示链开始，逐步添加工具、记忆、反思能力
💡 核心记忆点
智能体设计模式不是孤立的，它们相互组合才能发挥最大威力。
一个完整的智能体 = 提示链（执行）+ 工具使用（能力）+ 规划（策略）+ 反思（改进）+ 记忆（持久）+ RAG（知识）+ 多智能体（协作）
📖 21 种模式速查表
| # | 模式 | 一句话解释 | 核心价值 |
|---|---|---|---|
| 1 | 提示链 | 大任务拆小步 | 可靠性 |
| 2 | 路由 | 智能选择路径 | 灵活性 |
| 3 | 并行化 | 同时做多件事 | 效率 |
| 4 | 反思 | 自我检查改进 | 质量 |
| 5 | 工具使用 | 调用外部能力 | 扩展性 |
| 6 | 规划 | 先想后做 | 战略性 |
| 7 | 多智能体 | 团队协作 | 协同效应 |
| 8 | 记忆管理 | 记住重要信息 | 连续性 |
| 9 | 学习适应 | 从经验中学习 | 成长性 |
| 10 | MCP 协议 | 标准化交互 | 互操作性 |
| 11 | 目标监控 | 追踪进度 | 可控性 |
| 12 | 异常处理 | 优雅处理错误 | 稳定性 |
| 13 | 人机协作 | 人+AI 配合 | 互补性 |
| 14 | RAG 检索 | 先查再答 | 准确性 |
| 15 | A2A 通信 | 智能体间对话 | 协作性 |
| 16 | 资源优化 | 平衡性能成本 | 经济性 |
| 17 | 推理技术 | 增强思考能力 | 深度 |
| 18 | 安全护栏 | 防止不当行为 | 安全性 |
| 19 | 评估监控 | 衡量表现 | 可观测性 |
| 20 | 优先级排序 | 先做重要的 | 效率 |
| 21 | 探索发现 | 自主探索 | 创新性 |
本文档基于《Agentic Design Patterns》一书整理，运用费曼学习法、金字塔原理和 80/20 法则进行知识提炼。