详解Agentic AI的五种设计模式 原创

开篇

​最近，“Agentic AI” 的热度在技术圈迅速蹿红。但我认为，这不是偶然现象，而是 AI 技术发展到当前阶段的一个必然产物。OpenAI、Google、Anthropic 这些大公司已经将基础大模型的能力推进到了一个很高的水平 —— 强大的理解、生成和推理能力不再是稀缺品。

市场核心命题由此转变：如何将这强大的基础智能，转化为能真正解决商业痛点、创造价值的实用方案。无论是企业还是开发者，目光都已超越模型的实验室表现或炫目的演示。他们迫切需要的，是能够无缝嵌入真实业务流程、精准完成复杂具体任务的引擎。

但现实世界的商业逻辑从来不是简单的一问一答。它天然充满了纠缠的复杂性：任务往往包含一连串需要动态决策的环节、涉及调用多种专业工具、要求持续追踪状态变化、并具备自主规划执行路径的能力。这是一个环环相扣、需动态适应的多步骤过程。

这正是基础模型显露力不从心的地方：它如同一个拥有超凡 “脑力” 的天才，却不擅长管理流程、记录任务状态、协调多个执行步骤，更别提从容处理过程中的意外和差错。让这样一个 “天才” 直接上阵处理端到端的复杂业务？结果往往是效率低下、表现笨拙、稳定性堪忧 —— 它缺了一套至关重要的 “执行力” 系统。

Agentic AI 的核心使命，正是填补这个巨大的空白。它并非凭空创造新模型，而是引入了一种革命性的架构思想：将庞杂任务拆解，交给一群职责清晰的 “智能体”（Agents）去执行。 每个智能体都如同一位专精的 “数字工作者”：目标明确（知道要干什么），能力齐备（掌握必要的工具，如调用 API 或查询数据库），判断有理（遵循设定的决策逻辑），反应敏锐（能感知环境变化，如上下文、用户输入、系统状态）。

传统 AI VS Agentic AI

大家可以想象这种场景，当大模型扮演电商销售人员处理客户投诉： “已付款但未收到订单确认”的投诉。

传统大模型： 生成一条建议如 “请检查邮箱垃圾箱或联系客服”，然后 ——处理就停在这里。它只是播报了信息，剩下的人工操作仍需工程师自己处理。

Agentic AI ： 系统则会更加主动，执行如下操作：

• 分析智能体，识别问题类型（比如 “订单状态异常”）。​
• 查询智能体，调用订单系统的接口，提取相关订单和支付数据。​
• 诊断智能体，接收数据，展开故障排查（是支付网关慢了？通知没发出？还是系统处理卡壳了？）。​
• 执行智能体，根据诊断结果，精准调用相应接口解决问题（例如重发确认通知、手动修正订单状态）。​
• 反馈智能体，向用户发送处理进展或结果通知。​

监控智能体，遇到棘手失败则平滑转交人工介入。整个链条环环相扣，全程自动推进，工程师无需插手干预。

Agentic AI 火爆的根源正在于此： 它直接提供了一套可靠的处理机制，真正将 AI 的潜力转化成了自主驾驭复杂、端到端业务难题的能力。这标志着转变 ——AI 应用不再围绕着单一模型有多酷炫，而是成为了工程师手中构建实用、稳定、能带来真实商业价值的下一代智能应用所必不可少的核心底层框架。

什么是 Agentic AI ？

通过前面的例子，相信大家对 Agentic AI 有了一个基本的认识，它的本质是一种任务驱动型架构。是的， 它并不是新模型，而是让现有模型 “真正干活” 的系统设计范式。其核心在于构建可自主感知→决策→执行→优化的智能体（Agents），通过多智能体协同解决传统 AI 无法闭环的复杂问题。

关键架构特征

为了更加清晰地了解 Agentic AI ，我们需要从它的几个关键特征入手：

1.原子化智能体 (Atomic Agents)

• 每个 Agent 承担单一职责（如分析、查询、执行）​
• 配备三要素:

A.目标（明确任务终点）

B.工具集（API 调用 / 数据库查询 / 计算模块）

C.决策逻辑（if-then 规则 / LLM 推理引擎）

2.协同工作流 (Orchestration Workflow)

[MISSING IMAGE: , ]

智能体间通过消息总线传递结构化数据（非自然语言）

动态处理中断 / 重试 / 优先级抢占（如监控 Agent 强制接管流程）

3.状态感知引擎 (State Management)实时追踪：

• 任务进度（步骤 1/3 完成）​
• 环境变量（库存余量 / 服务降级状态）​
• 异常标记（支付网关超时 = True）

AgenticAI 与传统 AI 差异

我们通过下面一张表格，看看 Agentic AI 与传统 AI 架构之间的差距。

通过表格可以看出：

• 任务处理机制：传统模式止步于单次请求 - 响应（如用户提问→模型回答），如同碎片化知识问答；Agentic AI 则构建端到端闭环流程，自主推进多步骤任务直至业务目标达成，如同全自动生产线。
• 错误容忍能力：传统应用遭遇错误往往直接报错崩溃（如 API 超时即返回失败）；Agentic AI 具备工程级鲁棒性：自动重试降级方案（如切换备用支付通道）→ 规则内自愈 → 最终转人工兜底。
• 工具集成方式：传统流程需人工桥接工具（如工程师手动查数据库再输入模型）；Agentic AI 的核心突破在于API 自主调用，智能体直接操作业务系统（如实时调取 CRM 数据修正订单）。
• 状态管理维度：传统交互本质是无状态会话（每次问答重置上下文）；Agentic AI 实现跨会话状态持久化，持续跟踪任务进度、环境变量、异常标记（如订单修复进度 70%）。
• 复杂度承载上限：传统方案受限于简单场景（问答 / 文生图）；Agentic AI 的架构设计天然适配多系统联动的业务流程自动化（电商售后 / 供应链排程 / 跨平台数据治理）。

Agentic AI 的五种设计模式

从上面的描述，我们可以知道 Agentic AI 是具有自我感知能力，同时以任务驱动的方式完成复杂的业务需求，实践表明，Agentic AI 通过引入反复迭代和工具协作等机制，能够显著提升大模型的性能。例如，Andrew Ng （吴恩达）团队的实验发现，GPT 模型在常规零样本模式下（未进行多轮迭代）的正确率为48.1%，而通过将其包装在代理循环中后，正确率飙升至95.1%。

其核心思路是让模型像人类一样“反复审阅、改进”输出。Andrew Ng 等人在其文章中将常见的代理设计模式归纳为：反思 (Reflection)、工具使用 (Tool Use)、规划 (Planning) 和 多智能体协作 (Multi-Agent Collaboration)。在此基础上，我们还额外介绍了 ReAct (推理+行动) 模式。下面将分别介绍这五种模式的概念、实现思路以及最佳实践示例。

1.反思 (Reflection)

反思模式要求模型在初次生成答案后“审视”自己的输出并提出改进建议。具体做法是：模型在回答完问题后，额外进行一次检视（critique），比如提示它「回答完整吗？有没有遗漏？」；模型根据这个反馈修改或补充输出。研究指出，这类似给模型增加了“暂停键”和“镜子”，让它像人类审稿者一样发现问题并修正。

例如，LangChain 团队在其 LangGraph 框架中实现了一个简单的生成–反思循环：一个“生成”节点给出初步回答，一个“反思”节点扮演教师角色对回答进行批评，然后迭代生成新的答案。这种方式可以让模型多次尝试改进同一输出，从而有效降低粗心错误率。实验表明，添加反思步骤能帮助LLM更好地发现和修正逻辑漏洞，使最终输出更加准确可靠。在实践中，我们可以使用LangChain/ LangGraph等框架的反思示例组件（Reflexion）来实现这一过程，让模型生成反馈并据此迭代更新回答。

2.工具使用 (Tool Use)

工具使用模式让 LLM 能够调用外部资源来补充知识或执行操作。说白了，智能体不再仅仅依赖自身训练参数，而是通过工具与外部世界交互。常见做法包括：让模型调用搜索引擎或网络 API 获取最新信息，使用 向量数据库做检索增强（RAG），或在 可执行环境 中运行代码、计算器或图表工具等。这样可以避免模型在知识过时或计算题上胡乱“瞎猜”。例如，LangChain 框架提供了 Agent 组件，允许给模型定义一组工具（搜索、数据库查询、代码执行等），并让模型根据需要动态调用。

通过这种方式，LLM 可以在推理过程中根据提示决定使用哪个工具，而不是把所有信息都记在内部。典型应用是在 RAG 系统中，将模型与向量 DB 连接，让智能体自行检索相关文档后再生成答案。LangChain 的 Agent 特性就是为此设计：“LLM 动态决定要使用哪些工具”，并且内置对 API、向量库、搜索引擎等的集成支持。

最佳实践是准备好各类工具模块（如搜索插件、数据库查询函数、图像/代码执行器等），并通过明确的函数调用或工具描述帮助模型选择。例如，可以使用 OpenAI 的函数调用功能 (Function Calling) 或 LangChain/LangGraph 中的工具接口，让模型将“查询数据库”或“运行代码”的指令转换为实际 API 调用。

3.ReAct（推理 + 行动）

ReAct 模式结合了“推理（Reasoning）”与“行动（Acting）”，让模型在解决问题时同时进行思考和执行。具体来说，模型在生成回答过程中交替输出“思考链”(Thought) 和“动作”(Action)，并将每一步的结果（Observation）反馈到循环中。说白了，就是边想边做。

例如，在帮助用户查询最近发票的场景中，智能体可能会先“Thought: 查询发票数据库”并执行这个动作。如果发现结果过时，它就“Thought: 最好先要求用户确认数据”，然后执行“Action: 向用户提问”并获得反馈，再根据新信息重新查询。ReAct 的核心优势是持续循环“思考→行动→观察”，使模型在遇到意外情况时能够及时纠偏。研究表明，将这种 ReAct 提示与链式思维相结合，可以让 LLM 利用外部工具获取更多可靠信息，从而在任务完成度和可信度上显著优于无此机制的方法。从实践角度看，要实现 ReAct，需要同时具备执行工具（Action）和记忆上下文的能力：模型需要在运行时能够调用外部函数/数据库并记住过去的交互历史，以便在每一步都能正确推理和调整。

4.规划 (Planning)

规划模式让 LLM 在执行复杂任务前先制定整体方案并分解为子任务，即模型先生成一个多步骤的计划，然后按照计划依次推进。

比如，有人询问“帮我推出一个新产品”，智能体首先会回答一个简要的执行流程：

• 确定目标用户群；​
• 设计产品落地页；​
• 建立邮件营销活动；​
• 撰写产品发布文案；

并随后逐条实现这些子目标。这种做法确保模型不会遗漏关键环节，并使任务执行更有条理。规划可以通过在提示中明确让模型先列出步骤清单来实现，或者借助记忆模块（Memory）保存计划信息，让代理在后续对话中继续跟进未完成的部分。

如果将生成的计划保存在系统状态或数据库里，代理即使中途被打断，也能恢复并完成剩余工作。规划模式本质上让智能体从被动回答者转为主动的方案制定者，有助于处理需要多阶段执行或复杂决策的问题。在实际应用中，一些代理框架（如 LangChain/ LangGraph）提供了分层任务管理的工具，而 AutoGen 等框架也支持定义和执行结构化计划，使模型能够自动跟踪并推进各个子任务。

5. 多智能体协作 (Multi-Agent Collaboration)

多智能体协作模式让多个代理分工合作，共同解决复杂问题。不同的代理扮演不同角色，各自负责任务的一部分，然后通过消息传递或共享内存进行交流和协同。

协作流程：用户 “Query” 先到 PM agent，PM agent 根据需求委派给 Tech lead agent 等，Tech lead agent 协调 SDE agent 做技术实现，DevOps agent 保障流程稳定，最终整合结果以 “Response” 回应用户，体现多角色智能体模拟人类团队分工，协作处理复杂任务的模式，常用于 AI 多智能体系统、复杂业务流程自动化等场景，展示如何用多个专业分工的智能体，高效响应复杂需求。

各智能体（agent）及协作关系如下：

A.PM agent（产品经理智能体）：接收用户 “Query”，像实际工作里的产品经理一样，负责初步理解需求、统筹协调，决定如何分配任务给其他智能体。

B.Tech lead agent（技术负责人智能体）：可能由 PM agent 委派（Delegation）任务，承担技术方向把控、关键技术决策，比如确定项目技术框架、核心方案，也会协调其他技术类智能体（如 SDE agent ）。

C.SDE agent（软件工程师智能体）：执行具体技术任务，比如编码、实现功能模块，受 Tech lead agent 等协调，完成细分技术工作。

D.DevOps agent（开发运维智能体）：关注开发与运维全流程，保障系统部署、运行稳定，像实际 DevOps 角色一样，配合其他智能体，确保技术成果能可靠交付、持续运转。

这样的分工与人类团队类似：每个代理专注于自己的专长，最后的解决方案则通过协商和迭代得出。使用多智能体架构可以突破单个代理的能力上限，实现更强的专业化和鲁棒性。目前已有多种工具和框架专门支持构建多智能体系统。例如，微软开源的AutoGen 框架提供了面向多代理对话和协作的架构，支持代理间通信、任务委派和流程监控等功能。LangChain 旗下的 LangGraph 也可以用来编排多智能体工作流，它允许开发者将各个代理作为图中的节点连接起来，通过有条件的边控制任务流转，并跟踪各代理状态。这些框架使得不同代理可以通过共享“留言本”或状态图交换信息，当意见不一致时相互挑战，从而带来更深入的分析和更优的解决方案。

总结

以上五种设计模式互为补充，共同构建了代理式 AI 的关键架构。它们分别从不同方面提升了 LLM 的能力：反思模式加强了模型的自检和输出质量；工具使用模式让模型接入外部数据和能力；ReAct 模式将推理与动作结合，使模型在执行时不断修正策略；规划模式帮助模型有条理地拆分并完成多步任务；多智能体协作通过分工和互动提高了系统整体的智能度。在实际开发中，我们通常借助成熟框架来实现这些模式。例如，LangChain/LangGraph 提供了多工具调用和流程编排的支持；微软 AutoGen 框架则为多代理协作提供了完善的库和工具；其它如 CrewAI、OpenAI Agents SDK 等也在不断涌现。这些设计模式和框架相结合，为构建面向现实世界的智能代理系统奠定了基础。未来随着研究深入，这些模式还将持续演进，为 AI 系统提供更强大的推理和决策能力。

参考

​​https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/​​​

​​https://blog.langchain.com/reflection-agents/#:~:text=Reflection%20is%20a%20prompting%20strategy,information%20such%20as%20tool%20observations​​​

​​https://blog.langchain.com/reflection-agents/#:~:text=The%20,returned%20from%20the%20generator%20node​​​​​https://www.promptingguide.ai/techniques/react#:~:text=ReAct%20is%20a%20general%20paradigm,involved%20to%20perform%20question%20answering​​​

​​https://medium.com/@akankshasinha247/agent-orchestration-when-to-use-langchain-langgraph-autogen-or-build-an-agentic-rag-system-cc298f785ea4#:~:text=,Maintains%20conversational%20context%20across%20steps​​​

​​​https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/#:~:text=AutoGen%20is%20an%20open,and%20research%20on%20agentic%20AI​​​​

作者介绍

崔皓，51CTO社区编辑，资深架构师，拥有18年的软件开发和架构经验，10年分布式架构经验。