AI Agent 开发设计模式

核心架构模式

1. ReAct (Reasoning + Acting)

思考 → 行动 → 观察 → 思考 → ...

• 让 Agent 在行动前先推理，观察结果后再继续
• 适合需要多步骤推理的任务

2. Plan-and-Execute

Planner → [Task1, Task2, Task3] → Executor → 合并结果

• 先生成完整计划，再逐步执行
• 适合复杂、可分解的长任务

3. Reflection（反思模式）

生成输出 → 自我评估 → 修正 → 再评估 → ...

• Agent 对自己的输出进行批评和改进
• 提升输出质量，适合写作、代码生成

多 Agent 协作模式

4. Orchestrator-Subagent

Orchestrator
├── SubAgent A (专业任务)
├── SubAgent B (专业任务)
└── SubAgent C (专业任务)

• 主 Agent 分发任务，子 Agent 专注执行
• Claude Code 本身就是这种架构

5. Supervisor（监督模式）

Supervisor
↕ 监控/纠正
Worker Agent

• Supervisor 负责质量控制和错误纠正
• 适合需要高可靠性的生产系统

6. Peer-to-Peer / 辩论模式

Agent A ←→ Agent B
  提案      反驳/完善

• 多个 Agent 相互质疑、完善结论
• 适合需要多角度验证的决策场景

工具使用模式

7. Tool-Augmented Agent

tools = [search, calculator, code_exec, file_read]
agent.run(task, tools=tools)

• Agent 按需调用外部工具扩展能力
• 核心是工具的选择与参数生成

8. RAG + Agent（检索增强）

用户问题 → 向量检索 → 注入上下文 → Agent 回答

• 解决知识时效性和长文档问题
• 适合企业知识库场景

流程控制模式

9. Chain（链式）

Step1 → Step2 → Step3 → 最终输出

• 每步输出作为下一步输入
• 简单、可预测，适合固定流程

10. Routing（路由模式）

输入 → Router → 专家 Agent A
              → 专家 Agent B
              → 专家 Agent C

• 根据输入类型分发给最合适的专家
• 适合多领域客服、分类处理系统

11. Parallel（并行模式）

任务 → [Agent A | Agent B | Agent C] → 聚合结果

• 多个 Agent 同时处理，提升效率
• 适合独立子任务、多视角生成

12. Map-Reduce

大任务 → Map(分块) → [处理1|处理2|处理3] → Reduce(合并)

• 处理超长文档、大规模数据分析

记忆管理模式

13. Memory 分层架构

可靠性模式

14. Human-in-the-Loop

Agent 执行 → [高风险操作?] → 人工确认 → 继续

• 关键节点引入人工审核
• 平衡自动化效率与安全性

15. Guardrails（护栏模式）

输入验证 → Agent → 输出过滤 → 安全输出

• 在输入/输出层加安全检查
• 防止越权、注入、有害内容

16. Retry + Fallback

尝试 → 失败 → 重试(调整策略) → 失败 → Fallback方案

模式选择建议

现代框架对应

这些模式可以组合使用，实际项目中往往是多种模式的混合。你对哪个方向最感兴趣？