Agentic AI（自主智能）正在迅速改变人工智能的格局，它不仅仅是被动地响应查询，而是能够推理、计划并采取行动以实现复杂的目标。要构建有效的 Agentic AI 系统，理解其基本设计模式至关重要。本文将深入探讨七种关键设计模式，这些模式正在改变我们构建 AI 智能体 的方式，从简单的反应式系统到复杂的 多智能体 协作。

什么是 Agentic AI？

与传统 AI 系统简单地处理输入并生成输出不同，Agentic AI 系统展现出以下特性：

• 自主性 (Autonomy): 能够在没有人为持续指导的情况下独立运行。
• 目标导向行为 (Goal-oriented behavior): 为了实现特定目标而工作。
• 环境感知 (Environmental awareness): 感知并响应周围环境。
• 适应性 (Adaptability): 能够根据反馈和结果修改其方法。

现在，让我们深入研究实现这些功能的七种设计模式。

1. ReAct Agent: 推理与行动的基石

ReAct Agent（推理与行动智能体）解决了传统 AI 系统要么思考要么行动，但很少以集成方式同时进行的问题。ReAct 智能体在对问题进行推理和采取行动之间交替，从而形成一个持续的思考和行动循环。

• 工作方式：
  • 推理 (Reason): 智能体分析当前情况并计划后续步骤。
  • 行动 (Act): 它使用可用的工具（网络搜索、API、数据库）执行操作。
  • 观察 (Observe): 它处理结果并将结果反馈到推理循环中。
• 用例：
  • 能够搜索、分析和综合信息的研究助理。
  • 能够查找帐户信息并采取行动的客户服务机器人。
  • 能够查询数据库并生成见解的数据分析智能体。
• 最佳实践： 保持推理步骤的明确和记录，以便进行调试和改进。

例如，设想一个ReAct 智能体被要求“找到最新款iPhone的发布日期和价格，并将其与上一代iPhone进行比较。” 智能体首先会推理，制定一个计划：(1) 搜索“最新款iPhone发布日期”，(2) 搜索“最新款iPhone价格”，(3) 搜索“上一代iPhone发布日期”，(4) 搜索“上一代iPhone价格”，(5) 比较结果。然后，智能体行动，使用网络搜索工具执行这些搜索。它观察搜索结果，并将信息提取出来。最后，它推理如何将这些信息整合到清晰的比较中，并将其呈现给用户。

2. Function Calling Agent: 行动中的结构化智能

Function Calling Agent（函数调用智能体） 利用现代 AI 模型智能地选择和调用特定函数的能力，弥合了人类意图与程序化执行之间的差距。函数调用智能体利用 LLM 的原生能力来理解何时以及如何调用预定义的函数，从而实现精确可靠的任务执行。

• 工作方式：
  • 函数注册表 (Function Registry): 定义具有详细模式（参数、类型、描述）的可用函数。
  • 意图识别 (Intent Recognition): LLM 分析用户输入以确定要调用的函数。
  • 参数提取 (Parameter Extraction): 模型从上下文中提取并验证所需的参数。
  • 结构化执行 (Structured Execution): 使用格式正确的参数调用函数。
  • 响应集成 (Response Integration): 结果无缝集成回对话中。
• 关键优势 vs ReAct： 虽然 ReAct 智能体擅长处理涉及多步骤推理的复杂、开放式任务，但函数调用智能体针对特定 API 交互和执行精确操作进行了优化。
• 函数调用提供：
  • 结构化方法 (Structured Approach): 比基于提示的工具使用更可预测和可靠。
  • 类型安全 (Type Safety): 函数模式确保正确的参数验证。
  • 卓越的 API (API Excellence): 与特定 API 交互时具有卓越的性能。
  • 精确度 (Precision): 消除函数参数传递中的歧义。
• 何时选择函数调用 vs ReAct：
  • 函数调用： 最适合结构化 API 交互、数据库操作以及需要精确参数处理的任务。
  • ReAct： 更适合复杂的推理任务、开放式问题解决以及需要迭代思考的场景。
• 使用者： OpenAI GPT 模型、Anthropic Claude、Google Gemini 以及大多数现代 LLM 平台用于结构化 API 交互。

假设我们需要一个智能体来获取特定城市的天气信息。使用 ReAct，我们需要设计复杂的提示工程，让智能体知道如何使用网络搜索工具找到天气信息。而使用 Function Calling Agent，我们可以定义一个 get_weather(city: str) 函数，并提供函数描述。智能体在理解用户意图后，自动调用该函数，并将城市名称作为参数传递。这不仅更可靠，而且更容易维护。

3. CodeAct Agent: 当代码成为通用语言

CodeAct Agent (代码行动智能体) 解决了许多任务需要精确的程序化操作，而自然语言无法充分表达的问题。 CodeAct 智能体生成并执行代码作为与环境交互的主要手段。

• 架构优势：
  • 精确度 (Precision): 代码消除了操作中的歧义。
  • 灵活性 (Flexibility): 可以处理复杂的数据转换和 API 交互。
  • 可调试性 (Debuggability): 代码执行提供清晰的成功/失败反馈。
• 实现示例： 代替描述“计算 A 列的平均值”，智能体编写：

result = df['column_A'].mean()
print(f"Average: {result}")

• 使用者： Manus AI 和其他专注于技术任务自动化的平台。

例如，如果我们需要一个智能体来分析大量 CSV 数据并生成可视化图表，使用 CodeAct Agent 远比尝试用自然语言描述要有效得多。智能体可以生成 Pandas 代码来读取数据、执行分析，并使用 Matplotlib 或 Seaborn 生成图表。这种方法不仅更精确，而且能够处理更复杂的数据操作。

4. Modern Tool Use: 瑞士军刀方法

Modern Tool Use (现代工具使用)模式，解决了 AI 智能体需要与各种外部系统和服务交互的问题。它实现了一个标准化的工具接口，允许智能体与多个服务无缝集成，就像拥有一个瑞士军刀一样。

• 关键组件：
  • 工具注册表 (Tool Registry): 具有标准化接口的可用工具目录。
  • 身份验证层 (Authentication Layer): 安全访问外部服务。
  • 结果处理 (Result Processing): 一致地处理工具输出。
• 常用工具：
  • 网络搜索 API
  • 数据库连接器
  • 云服务集成
  • 自定义业务逻辑 API
• 专业提示： 将您的工具接口设计为可扩展的，您将希望随着智能体的发展添加新功能。

例如，一个客户服务智能体可能需要访问客户关系管理 (CRM) 系统、知识库和支付处理系统。使用现代工具使用模式，我们可以为每个系统创建一个工具，智能体可以根据需要调用这些工具。这使得智能体能够有效地处理各种客户查询，例如查找订单信息、回答常见问题或处理退款。

5. Self-Reflection: 元认知模式

Self-Reflection (自我反思)模式，解决了 AI 智能体可能会陷入循环或做出次优决策，而无法评估自身表现的问题。它实现了自我反思机制，允许智能体批判和改进自身的输出。

• 反思周期：
  • 执行 (Execute): 执行主要任务。
  • 评估 (Evaluate): 评估结果的质量。
  • 批判 (Critique): 确定需要改进的特定领域。
  • 再生 (Regenerate): 如果需要，创建改进的版本。
• 实施策略：
  • 使用单独的“评论”模型或提示来评估输出。
  • 为不同类型的任务维护质量阈值。
  • 实施提前停止以防止无限反思循环。
• 使用者： OpenAI 和其他组织通过迭代改进来改进模型输出。

例如，如果一个智能体被要求撰写一篇关于特定主题的文章，它可以首先生成一个草稿，然后使用自我反思模块来评估草稿的质量。自我反思模块可能会指出文章中缺少一些关键信息，或者某些段落不够清晰。然后，智能体可以根据这些反馈修改草稿，并重复此过程，直到文章达到满意的质量水平。

6. Multi-Agent Workflow: 分而治之

Multi-Agent Workflow (多智能体工作流)模式，解决了复杂任务通常需要单个智能体无法有效提供的多样化专业知识的问题。它编排多个专业智能体，每个智能体都针对特定子任务进行了优化。

• 编排模式：
  • 顺序 (Sequential): 智能体在管道中工作，每个智能体都建立在前一个智能体的输出之上。
  • 并行 (Parallel): 多个智能体同时处理不同的方面。
  • 分层 (Hierarchical): 协调器智能体管理并委派给专家智能体。
• 优点：
  • 专业化 (Specialization): 每个智能体都可以针对特定领域进行优化。
  • 可扩展性 (Scalability): 添加新智能体，而无需修改现有智能体。
  • 弹性 (Resilience): 一个智能体中的故障不会导致整个系统崩溃。
• 最佳实践： 在智能体之间实施清晰的通信协议和状态管理。

想象一个需要设计、开发和部署一个复杂 Web 应用程序的项目。我们可以使用多智能体工作流，其中：

• 一个智能体负责收集用户需求和创建设计规范。
• 另一个智能体负责编写前端代码。
• 第三个智能体负责编写后端代码。
• 第四个智能体负责测试和部署应用程序。

每个智能体都专注于其专业领域，从而提高了效率和质量。

7. Agentic RAG: 知识驱动的决策

Agentic RAG (Agentic 检索增强生成)模式，解决了智能体需要访问大量特定、最新的信息才能做出明智的决策的问题。它将检索增强生成 (RAG) 与 Agentic AI 行为相结合，以创建知识驱动的自主系统。

• 增强功能：
  • 动态检索 (Dynamic Retrieval): 智能体根据上下文决定检索哪些信息。
  • 多源集成 (Multi-source Integration): 整合来自多个知识库的信息。
  • 上下文排名 (Contextual Ranking): 根据与当前目标的相关性对检索到的信息进行优先级排序。
• 架构： 查询 → 向量搜索 → 上下文过滤 → LLM 生成 → 行动计划
• 使用者： Perplexity AI 和其他知识密集型应用程序。

例如，设想一个医疗诊断智能体，需要根据患者的症状和病史，以及最新的医学研究成果，来诊断疾病。智能体可以使用 Agentic RAG 来动态检索相关的医学论文、临床指南和患者记录，然后利用 LLM 来分析这些信息，并提出诊断建议。

选择正确的设计模式

设计模式的选择取决于您的具体要求：

| 模式 | 最适合 | 复杂性 | 灵活性 |
| ———- | —————————————— | —- | —- |
| ReAct Agent | 通用推理任务 | 中等 | 高 |
| Function Calling | 结构化 API 交互 | 低 | 非常高 |
| CodeAct Agent | 技术/编程任务 | 中等 | 中等 |
| Modern Tool Use | 集成密集型应用程序 | 低 | 非常高 |
| Self-Reflection | 质量关键型输出 | 高 | 中等 |
| Multi-Agent | 复杂、多领域问题 | 非常高 | 非常高 |
| Agentic RAG | 知识密集型任务 | 中等 | 高 |

实施最佳实践

无论您选择哪种模式，请遵循以下原则：

1. 从简单开始： 在转向更复杂的架构之前，从基本的 ReAct 或工具使用模式开始。
2. 监控一切： 实施全面的日志记录和监控，包括：
   • 智能体决策和推理步骤
   • 工具使用和性能
   • 错误率和故障模式
   • 用户满意度指标
3. 为失败而设计： 在工具不可用时实施优雅降级。
   • 为长时间运行的操作添加超时机制。
   • 为常见故障场景创建回退策略。
4. 安全第一： 验证所有输入和输出。
   • 为工具访问实施适当的身份验证。
   • 监控潜在的提示注入或操纵。
5. 基于实际使用情况进行迭代： A/B 测试不同的智能体配置。
   • 收集用户对智能体性能的反馈。
   • 不断完善提示和决策逻辑。

结论

这七种设计模式为构建复杂的 Agentic AI 系统奠定了坚实的基础。无论您是创建简单的研究助理还是复杂的多智能体编排，理解这些模式都将帮助您做出明智的架构决策。关键是将模式与您的特定用例相匹配，从更简单的实现开始，并根据实际使用情况和反馈来发展您的系统。随着 AI 的不断发展，这些模式也可能会演变，但推理、行动和适应的基本原则仍将是构建有效的自主 AI 系统的核心。

您将首先实施哪种模式？ 在下面的评论中分享您的经验和问题。