设计模式

RAG 系统进化论（八）：Agentic RAG（智能体式 RAG），从回答问题到完成任务本文导读： Agentic RAG（智能体式 RAG）把系统从执行固定问答流程，推进到自主规划和完成多步骤任务。本文将介绍任务规划、工具选择、多步检索、状态与检查点、并行执行、人工介入、预算和停止条件，理解系统如何根据中间结果调整行动，以及这种自主性带来的新风险。

RAG 系统进化论（七）：Multimodal RAG（多模态 RAG），当知识存在于表格、图片和页面中本文导读：企业知识不仅存在于文字中，还可能藏在扫描件、参数表格、结构图、截图和复杂页面布局里。本文将介绍 OCR（光学字符识别）、版面解析、表格结构保留、图片描述、多模态向量、页面检索与 VLM（视觉语言模型），理解 RAG 如何检索并回答非纯文本知识。

第 2 篇（03-04 章）：代理设计原则与工具使用设计模式本系列「微软《AI Agents for Beginners》实战解读」基于微软官方课程，逐章讲解并结合实践扩展。本篇覆盖第 03 章《AI 代理设计原则》与第 04 章《工具使用设计模式》。文中子标题沿用官方课程原文；示例基于 Microsoft Agent Framework（MAF），模型后端为 DeepSeek（OpenAI 兼容协议）。

高并发核心设计模式：Single-Flight 原理与实战Single-Flight（单飞模式）是一种高级并发控制设计模式，主要用于防止缓存击穿（Cache Stampede）和大幅减少对底层资源（如数据库、外部 API）的并发访问压力。

设计模式 03 · 工厂方法模式上一篇单例管的是"只造一个",这一篇的工厂,管的是另一个问题:当一个东西有很多种、到底该造哪一种? 还记得开篇那坨支付代码里的 if (payType.equals("wechat")) ... else if ("alipay") ... 吗?每接一个新渠道就得回去加一个分支——这正是工厂模式要收拾的烂摊子。

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设计模式：桥接模式和组合模式本篇文章主要是关于桥接模式和组合模式的代码和理论介绍桥接模式相比于设配器模式来说有一个很大的不同点，桥接的结构是在代码实现前就要设计好的，但是设配器模式是在代码实现了之后因为后来的业务变化我们需要兼容一些不适配的类引入的。

字节Seedance2.5终于上线，这次在收割谁？Seedance 2.5 / AI视频 / 跨境投放字节Seedance2.5终于上线，这次在收割谁？

RAG 系统进化论（六）：GraphRAG（基于知识图谱的 RAG），从相似文本走向实体关系本文导读：当答案分散在多份文档中，并需要沿着人物、产品、组织或事件关系进行推理时，单纯寻找相似文本往往不够。本文将介绍实体与关系抽取、实体消歧、知识图谱、图遍历、局部与全局检索，以及向量检索与图检索怎样配合；同时梳理 Neo4j、LangChain、LangGraph 等技术在 GraphRAG 中分别承担什么职责。

从 Prompt 到 Harness：企业级 Agent 工程的完整演进之路2026.04本文系统性地回顾了我们在构建企业级 AI Agent 平台过程中走过的完整技术演进路径——从大模型的先天约束出发，经历 Prompt 工程、Context 工程、Harness 工程三个阶段，最终演化出一套五层架构的 Agent 操作系统。每一层的出现都是因为前一层遇到了天花板。

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设计模式：原型模式本篇文章主要是关于原型模式和适配器模式，通过理论和代码结合的方式。原型模式用最简单的话说明就是复制拷贝，比如我们在写一个游戏的时候要创建一个副本，我们可以把主线的人物拷贝到副本，然后做一点小小的修改，这样就不必要从零开始搭建。所以我们一般要一个原型的对象。

RAG 系统进化论（五）：Corrective RAG 与 Self-RAG，让系统发现并纠正错误本文导读：找到证据并不意味着证据一定相关、充分或者可信。本文将介绍 Corrective RAG（纠错式 RAG）与 Self-RAG（自我反思式 RAG），通过证据评分、充分性判断、查询改写、检索回退、答案依据检查和拒绝回答，让系统能够发现检索与生成中的错误，并在必要时主动纠正。

高质量数据集的类型人工智能的快速发展对数据治理提出了新的要求。传统数据治理的目标是将数据资源加工成人能看懂的数据产品，典型形态就是领导驾驶舱和应急指挥调度大屏；数智时代数据治理的目标是将数据资源加工成机器或智能体能识别、学习、处理的数据产品，典型的形态就是应用于大模型预训练的高质量数据和大模型微调、对齐、评测、推理的高质量数据集。

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工具：动态类工厂和用配置文件存储属性本篇文章主要解决的问题是我们在开发一些软件的时候，当业务发生变化的时候，我们尽量要少改动代码，所以我们引入了配置文件，我们只需要读取对应的配置文件里面的信息，就可以改变一些变量的性质。当我们读取了配置文件之后，我们必然要找到对应的类函数，但是那么多的类函数我们应该如何找到对应的呢，因为我们是从配置里面读的数据，所以在代码里面我们也不知道该写什么具体的类，所以我们这里就引入了动态类工厂。

设计模式：模板方法与策略，从“每个字都认识“到能说清它们在干嘛最近在补设计模式。以前也翻过几回，每次都是看到定义就关了，每个字都认识，连在一起不知道在说什么。这次换了个学法：先找例子，再看定义，然后用自己的话写一遍，写不出来的地方就是没懂的地方，回头再补。这篇是边学边写的记录，写到哪算哪。

行为型模式——模板方法模式模板方法设计模式适用于以下情况： • 一次性实现一个算法的不变部分，并将可变的行为留给子类来实现； • 各子类中公共的行为应被提取出来并集中到一个公共父类中以避免代码重复； • 控制子类扩展，模板方法只在特定点调用钩子操作，这样就只允许在这些点进行扩展；

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设计模式：建造者模式本篇文章会通过代码和文字的配合来帮助理解建造者模式建造者模式解决的问题主要是怎么创建一个产品，比如说一个计算机，里面有很多的零部件，我们应该要怎么组装这些零部件变成一个计算机，这个就是建造者模式解决的问题。我们经常和工厂模式相互利用，因为工厂模式解决的问题是创建一个什么对象，而怎么创建的内部细节是由建造者模式解决。

【Agent 设计模式】推理技术核心思想：按任务难度分配推理预算，并用计划、工具结果、验证记录和停止条件约束求解过程。智能体系统中的“推理”至少包含两个层次：

从使用场景切入前端常见设计模式在很多人的印象里，设计模式好像是强类型面向对象语言的专属。其实大错特错。前端从刀耕火种的jq时代发展到如今大规模单页面应用，代码复杂度早就不可同日而语。设计模式不只是八股文，而是前辈们总结出来的在特定场景下解决某类问题的通用方案。

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设计模式：单例模式和工厂模式本篇文章介绍了多种设计模式，我们不仅仅只需要理解设计模式，还要可以写出类似的代码。单例模式故名思意就是全局只设置一个实例，全局的所有对象都可以访问这个实例。这样子的优点有几个：

小白说大模型

Python 工程化设计模式：AI 项目中的异步流水线与策略模式实战目录现在的 AI 项目很少再是单文件脚本。当我们在生产环境中接入大模型、构建 RAG 问答、实现多 Agent 协作时，往往会面对复杂的数据处理链路和多变的业务规则。如果再加上异步 I/O、高并发请求，代码很容易陷入「回调地狱」或「if-else 海洋」。