在本书中，我们从 Agentic AI 的基础概念出发，一路探索到复杂自主系统的实际实现。我们从这样一个前提开始：构建智能 Agent 就像在技术画布上创作一幅复杂的艺术作品——这个过程不仅需要一个强大的认知引擎（如大型语言模型），还需要一套稳健的架构蓝图。这些蓝图，或者说 Agentic 模式，提供了将简单的被动模型转变为能够进行复杂推理和行动的主动的、目标导向的实体所需的结构和可靠性。
本结论章节将综合我们探索的核心原则。我们将首先回顾关键的 Agentic 模式，将它们组织成一个连贯的框架，强调它们的集体重要性。接下来，我们将研究如何将这些单独的模式组合成更复杂的系统，创造强大的协同效应。最后，我们将展望 Agent 开发的未来，探索将塑造下一代智能系统的新兴趋势和挑战。
关键 Agentic 原则回顾
本指南中详细介绍的 21 种模式代表了 Agent 开发的全面工具包。虽然每种模式都针对特定的设计挑战，但可以通过将它们归类到反映智能 Agent 核心能力的基础类别中来整体理解它们。
-
核心执行和任务分解： 在最基本的层面上，Agent 必须能够执行任务。提示词链、路由、并行化和规划这些模式构成了 Agent 行动能力的基石。提示词链提供了一种简单而强大的方法，将问题分解为一系列离散步骤的线性序列，确保一个操作的输出在逻辑上为下一个操作提供信息。当工作流需要更动态的行为时，路由引入了条件逻辑，允许 Agent 根据输入的上下文选择最合适的路径或工具。并行化通过启用独立子任务的并发执行来优化效率，而规划模式则将 Agent 从单纯的执行者提升为战略家，能够制定多步骤计划以实现高层次目标。
-
与外部环境的交互： Agent 通过与其直接内部状态之外的世界交互，其效用得到显著增强。工具使用（函数调用）模式在这里至关重要，为 Agent 提供了利用外部 API、数据库和其他软件系统的机制。这将 Agent 的操作建立在真实世界的数据和能力之上。为了有效使用这些工具，Agent 通常必须从庞大的存储库中访问特定的相关信息。知识检索模式，特别是检索增强生成（RAG），通过使 Agent 能够查询知识库并将该信息纳入其响应中来解决这个问题，使它们更加准确和具有上下文意识。
-
状态、学习和自我改进： 为了使 Agent 能够执行多于单轮任务，它必须具备维护上下文和随时间改进的能力。内存管理模式对于赋予 Agent 短期对话上下文和长期知识保留至关重要。除了简单的记忆，真正智能的 Agent 还表现出自我改进的能力。反思和自我纠正模式使 Agent 能够批评自己的输出，识别错误或缺陷，并迭代地改进其工作，从而产生更高质量的最终结果。学习和适应模式更进一步，允许 Agent 的行为根据反馈和经验而演变，使其随时间变得更加有效。
-
协作和通信： 许多复杂问题最好通过协作来解决。多 Agent 协作模式允许创建系统，其中多个专门的 Agent（每个都有不同的角色和能力集）共同努力实现共同目标。这种劳动分工使系统能够处理对单个 Agent 来说难以解决的多方面问题。此类系统的有效性取决于清晰高效的通信，这是 Agent 间通信（A2A）和模型上下文协议（MCP）模式所要解决的挑战，它们旨在标准化 Agent 和工具如何交换信息。
这些原则通过各自的模式应用时，为构建智能系统提供了一个稳健的框架。它们指导开发人员创建不仅能够执行复杂任务，而且结构化、可靠和适应性强的 Agent。
为复杂系统组合模式
Agentic 设计的真正力量不是来自孤立地应用单一模式，而是来自巧妙地组合多种模式以创建复杂的多层系统。Agentic 画布很少由单一的简单工作流填充；相反，它成为相互连接的模式的织锦，这些模式协同工作以实现复杂的目标。
考虑开发一个自主 AI 研究助手，这项任务需要规划、信息检索、分析和综合的组合。这样的系统将是模式组合的典型例子：
-
初始规划： 用户查询，例如"分析量子计算对网络安全格局的影响"，首先会被规划器 Agent 接收。该 Agent 将利用规划模式将高层次请求分解为结构化的多步骤研究计划。该计划可能包括诸如"识别量子计算的基础概念"、"研究常见的加密算法"、"查找有关量子威胁对加密的专家分析"和"将发现综合成结构化报告"等步骤。
-
使用工具使用进行信息收集： 为了执行该计划，Agent 将严重依赖工具使用模式。计划的每一步都将触发对 Google 搜索或 vertexaisearch 工具的调用。对于更结构化的数据，它可能使用工具查询学术数据库（如 ArXiv）或金融数据 API。
-
协作分析和写作： 单个 Agent 可能会处理这个问题，但更稳健的架构将采用多 Agent 协作。"研究员" Agent 可以负责执行搜索计划和收集原始信息。它的输出——摘要和来源链接的集合——然后将传递给"作家" Agent。这个专家 Agent 使用初始计划作为其大纲，将收集的信息综合成连贯的草稿。
-
迭代反思和改进： 初稿很少是完美的。反思模式可以通过引入第三个"批评家" Agent 来实现。该 Agent 的唯一目的是审查作家的草稿，检查逻辑不一致、事实不准确或缺乏清晰度的领域。其批评将反馈给作家 Agent，然后作家 Agent 将利用自我纠正模式来改进其输出，纳入反馈以产生更高质量的最终报告。
-
状态管理： 在整个过程中，内存管理系统将是必不可少的。它将维护研究计划的状态，存储研究员收集的信息，保存作家创建的草稿，并跟踪批评家的反馈，确保在整个多步骤、多 Agent 工作流中保持上下文。
在这个例子中，至少有五种不同的 Agentic 模式被编织在一起。规划模式提供高层次结构，工具使用将操作建立在真实世界数据上，多 Agent 协作实现专业化和劳动分工，反思确保质量，内存管理保持连贯性。这种组合将一组单独的能力转变为一个强大的自主系统，能够处理对单个提示词或简单链来说过于复杂的任务。
展望未来
将 Agentic 模式组合成复杂系统（如我们的 AI 研究助手所示）不是故事的结束，而是软件开发新篇章的开始。展望未来，几个新兴趋势和挑战将定义下一代智能系统，推动可能性的边界，并要求其创建者具有更高的复杂性。
迈向更先进的 Agentic AI 的旅程将以追求更大的自主性和推理能力为标志。我们讨论的模式为目标导向的行为提供了脚手架，但未来将需要能够应对模糊性、执行抽象和因果推理，甚至表现出一定程度常识的 Agent。这可能涉及与新颖模型架构和神经符号方法的更紧密集成，这些方法将 LLM 的模式匹配优势与经典 AI 的逻辑严谨性相结合。我们将看到从人机协同系统（其中 Agent 是副驾驶）向人机在环系统的转变，其中 Agent 被信任以最少的监督执行复杂的、长时间运行的任务，仅在目标完成或发生关键异常时报告。
这种演变将伴随着 Agentic 生态系统和标准化的兴起。多 Agent 协作模式突出了专门 Agent 的力量，未来将看到开放市场和平台的出现，开发人员可以在其中部署、发现和编排 Agent 即服务的舰队。为了使这一切成功，模型上下文协议（MCP）和 Agent 间通信（A2A）背后的原则将变得至关重要，导致 Agent、工具和模型如何交换不仅是数据，还有上下文、目标和能力的行业标准。
这种不断增长的生态系统的一个典型例子是"Awesome Agents" GitHub 存储库，这是一个宝贵的资源，作为开源 AI Agent、框架和工具的精选列表。它通过组织从软件开发到自主研究和对话式 AI 等应用的尖端项目来展示该领域的快速创新。
然而，这条道路并非没有其巨大的挑战。安全性、一致性和稳健性的核心问题将变得更加关键，因为 Agent 变得更加自主和互连。我们如何确保 Agent 的学习和适应不会导致它偏离其最初目的？我们如何构建对对抗性攻击和不可预测的真实世界场景具有弹性的系统？回答这些问题将需要一套新的"安全模式"和专注于测试、验证和道德一致性的严格工程学科。
最后的思考
在本指南中，我们将智能 Agent 的构建定义为在技术画布上实践的艺术形式。这些 Agentic 设计模式是您的调色板和笔触——使您能够超越简单的提示词并创建动态的、响应式的和目标导向的实体的基础元素。它们提供了将大型语言模型的原始认知能力转变为可靠且有目的的系统所需的架构规范。
真正的技艺不在于掌握单一模式，而在于理解它们的相互作用——将画布视为一个整体，并组合一个系统，其中规划、工具使用、反思和协作和谐地工作。Agentic 设计的原则是一种新的创造语言的语法，它允许我们不仅指导机器做什么，而且指导它们如何存在。
Agentic AI 领域是技术中最令人兴奋和快速发展的领域之一。这里详述的概念和模式不是最终的静态教条，而是一个起点——一个在其上构建、实验和创新的坚实基础。未来不是我们仅仅是 AI 的用户，而是我们是智能系统的架构师，这些系统将帮助我们解决世界上最复杂的问题。画布就在你面前，模式就在你手中。现在，是时候开始构建了。
本文来源于开源项目Agentic Design Patterns中文翻译
