Google 开源实战指南：21种AI智能体设计模式，覆盖从基础到安全的完整体系

构建AI智能体系统时，你是否遇到过这样的问题：

单个提示词无法处理复杂任务？智能体无法动态决策？多个智能体之间如何协作？如何让智能体记住上下文？

这些问题在智能体开发中非常普遍。

Google最近开源了一份《Agentic Design Patterns》（智能体设计模式：构建智能系统实战指南），系统性地总结了21种设计模式，为构建可靠的AI智能体系统提供了完整的解决方案。

📚 书籍概览

作者：Antonio Gulli（Google 高级AI工程师）。

特点：每个模式都有代码示例，覆盖从基础到高级的智能体开发场景。

完整目录

第一部分：基础模式

1. 提示链 (Prompt Chaining) - 将复杂任务分解为顺序步骤
1. 路由 (Routing) - 根据输入分类分派给不同处理模块
1. 记忆 (Memory) - 上下文管理和长期记忆模式
1. 工具使用 (Tool Use) - LLM与外部工具集成
1. MMCP集成 - 模型上下文协议使用模式

第二部分：推理与规划

1. 思维链 (Chain-of-Thought) / 思维树 (Tree-of-Thought)
1. 反思与自我修正 (Reflection & Self-Correction)
1. 规划 (Planning) - 任务分解与执行规划
1. 检索增强生成 (RAG) - 知识检索模式

第三部分：多智能体模式

1. 顺序流水线 (Sequential Pipeline) - 装配线模式
1. 并行执行 (Parallel Execution) - 并发处理降低延迟
1. 协调者-工作者 (Orchestrator-Workers)
1. 群智模式 (Swarm Pattern) - 多智能体辩论收敛
1. 智能体间协作 (Agent-to-Agent Collaboration)
1. 人在回路中 (Human-in-the-Loop)

第四部分：安全与运维

1. 安全护栏 (Safety & Guardrails)
1. 验证模式 (Validation Patterns)
1. 错误恢复 (Error Recovery)
1. 监控与日志 (Monitoring & Logging)
1. 可测试性设计 (Design for Testability)

涵盖了从基础到高级的21种智能体设计模式。每种模式都包含：

• 模式概述：核心概念和工作原理
• 实际应用：真实场景案例
• 代码示例：LangChain、Google ADK、CrewAI等框架实现
• 关键要点：最佳实践总结

🎯 21种设计模式全景

分类	模式名称	核心价值
基础模式	提示词链	分解复杂任务为顺序步骤
	路由	动态决策和分支执行
	并行化	同时执行独立任务
	反思	自我评估和改进
能力扩展	工具使用	调用外部API和工具
	规划	任务分解和执行计划
	知识检索(RAG)	检索外部知识库
	推理技术	增强逻辑推理能力
协作模式	多智能体协作	多个智能体协同工作
	智能体间通信(A2A)	智能体之间的信息交换
	人机协同	人类与AI协作机制
系统管理	记忆管理	维护对话状态和历史
	目标设定与监控	设定目标并跟踪进度
	异常处理和恢复	错误处理和容错机制
	优先级排序	任务优先级管理
优化模式	资源感知优化	动态调整资源使用
	学习和适应	持续学习和改进
	探索和发现	主动探索新知识
安全与质量	Guardrails/安全模式	确保输出安全和合规
	评估和监控	性能评估和监控

💡 核心模式详解

1. 提示词链：分解复杂任务

当任务过于复杂，单个提示词无法有效处理时，提示词链将任务分解为一系列顺序执行的子任务。

典型应用场景：

go 复制代码

# 示例：文档分析工作流
# 步骤1：提取关键信息
# 步骤2：分析情感倾向
# 步骤3：生成摘要报告
# 步骤4：提取实体信息
# 步骤5：生成最终报告

核心价值：

• 降低单次LLM调用的复杂度
• 提高输出可靠性和可控性
• 便于调试和优化每个环节

2. 路由：动态决策机制

路由模式让智能体根据输入内容动态选择执行路径，实现灵活的决策能力。

实现方式：

• 基于LLM的路由：让LLM分析输入并输出分类标签
• 基于嵌入的路由：使用向量相似度匹配最佳路径
• 基于规则的路由：使用预定义规则进行决策
• 基于ML模型的路由：训练专门的分类模型

应用示例：客户服务智能体根据问题类型路由到不同的处理流程。

3. 多智能体协作：团队协作模式

多个智能体协同工作，每个智能体负责特定任务，通过协作完成复杂目标。

协作结构：

• 层级结构：主智能体协调子智能体
• 对等结构：智能体之间平等协作
• 混合结构：结合层级和对等模式

实际应用：

• 软件开发团队：需求分析、架构设计、编码、测试、部署
• 研究团队：文献检索、数据分析、报告撰写、审核

4. 记忆管理：状态维护

智能体需要记住对话历史、用户偏好和上下文信息。记忆管理提供了三种层次的记忆：

记忆层次：

• Session：跟踪单次对话
• State：维护会话状态
• Memory：长期知识存储

实现框架：

• Google ADK的MemoryService
• LangChain的Memory模块
• Vertex Memory Bank

5. 工具使用：能力扩展

智能体通过调用外部工具扩展能力边界，实现与真实世界的交互。

工具类型：

• 搜索工具：Google搜索、知识库检索
• 计算工具：数学计算、数据分析
• API工具：调用外部服务
• 文件操作：读写文件、处理文档

🔧 技术亮点

上下文工程 vs 提示工程

书中提出了一个重要概念：上下文工程。

传统提示工程专注于优化用户查询的措辞，而上下文工程则构建完整的信息环境：

• 系统提示词：定义AI操作参数
• 检索文档：从知识库获取相关信息
• 工具输出：获取实时数据
• 隐式数据：用户身份、交互历史、环境状态

核心原则：模型输出的质量更多依赖于所提供上下文的丰富性，而非模型架构本身。

智能体推理技术

书中详细介绍了多种推理技术：

• 思维链(CoT)：逐步推理
• 思维树(ToT)：探索多个推理路径
• 自我一致性：多次采样并选择最一致答案
• 后退提示：从抽象到具体

安全与监控

Guardrails模式确保智能体输出安全合规：

• 输入验证
• 输出过滤
• 行为约束
• 异常检测

评估和监控：

• 智能体轨迹追踪
• 性能指标监控
• 用户反馈收集

📖 实战价值

多框架支持

每种模式都提供了主流框架的代码示例：

• LangChain：Python生态最流行的智能体框架
• Google ADK：Google官方智能体开发工具包
• CrewAI：多智能体协作框架

完整知识体系

从基础到高级的完整学习路径：

1. 基础模式：提示词链、路由、并行化
1. 能力扩展：工具使用、规划、RAG
1. 协作模式：多智能体、A2A、人机协同
1. 系统管理：记忆、监控、异常处理
1. 高级应用：学习适应、探索发现

附录资源

书中还包含丰富的附录内容：

• 高级提示技术：零样本、少样本、思维链等
• 智能体交互：GUI交互、环境交互
• 框架概览：LangChain、ADK、CrewAI对比
• AgentSpace：可视化构建智能体
• 命令行AI：Claude CLI、Gemini CLI、Aider
• 推理引擎：各大模型推理机制解析
• 编码智能体：AI辅助开发实践

🚀 如何使用

下载地址

公众号后台回复："谷歌智能体设计模式"

学习建议

初学者路径：

1. 从提示词链开始，理解任务分解
1. 学习路由模式，掌握动态决策
1. 实践工具使用，扩展智能体能力

进阶路径：

1. 深入多智能体协作
1. 掌握记忆管理和状态维护
1. 实现评估和监控机制

实践建议：

• 选择一个熟悉的框架（推荐LangChain）
• 从简单场景开始实践
• 逐步增加复杂度
• 关注异常处理和监控

📝 总结

这份指南的价值在于：它不是简单的概念罗列，而是从实战角度出发，提供了完整的解决方案。

每种模式都有清晰的应用场景、实现方法和代码示例。

对于AI开发者来说，这是构建可靠智能体系统的必备参考。

对于技术决策者，它能帮助你理解智能体系统的架构设计。

对于研究者，它提供了丰富的技术细节和前沿实践。

智能体开发就像搭积木，这21种设计模式就是你的积木块。

掌握它们，你就能构建出复杂而可靠的AI智能系统。

💬 讨论区

你正在开发什么样的智能体系统？在实践中遇到了哪些挑战？

欢迎在评论区分享：

• 你最感兴趣的智能体设计模式
• 开发过程中遇到的技术难题
• 成功应用智能体技术的案例
• 对未来智能体发展的看法

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中文版地址：

https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns