Dec 9, 2025
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引言：从模型到智能体的范式转变
人工智能领域正经历一场根本性的范式转变。过去，行业的焦点集中在大型语言模型（LLM）本身——这些强大的“引擎”。而今，我们正迈入一个新时代，其核心是构建能够驾驭这些引擎的完整系统，即智能体（Agent）。高盛首席信息官Marco Argenti精辟地将此比作“引擎”与“汽车”的关系：如果说LLM是动力澎湃的引擎，那么智能体就是一部能够利用这股力量进行推理、规划和行动的汽车。这一转变具有深远的战略意义，标志着AI从单纯的信息处理工具，演进为能够自主完成复杂任务的行动者。
随着智能体系统日益复杂，标准化的设计模式变得至关重要。正如软件工程的发展历程所证明的，设计模式为解决常见的架构挑战提供了通用的语言和经过验证的解决方案。在智能体时代，这些模式同样不可或缺，它们是构建可扩展、可靠且可维护的企业级智能系统的基石。没有这些经过实战检验的蓝图，我们将难以驾驭智能体系统的复杂性，也无法确保其在关键业务中的稳定表现。
本白皮书旨在深入探讨构建企业级AI应用所需的核心智能体设计模式，并阐明其在开发稳健、高效的智能系统中的战略价值。通过理解和应用这些模式，企业不仅能够驾驭LLM的原始动力，更能打造出能够推动业务创新和增长的“高性能汽车”。
首先，我们将探讨智能系统从单一推理核心到复杂协同网络的演进路径，为理解后续的设计模式奠定基础。
1. 智能系统的演进：从核心推理到协同智能
要选择和应用正确的设计模式，首先必须理解AI系统能力的不同层次。本章节将通过一个分层模型，阐述智能系统从基础的推理能力到复杂的协同智能的演进路径。每一个层次的跃升都解锁了新的企业价值，同时也带来了新的架构挑战。
以下是智能体复杂性的四个关键级别：
- 级别 0：核心推理引擎
◦ 核心能力与局限性： 大型语言模型本身并非智能体，但可作为基础系统的推理核心。在这一级别，LLM仅依赖其预训练知识进行响应，不使用外部工具或记忆。它擅长解释已有的概念，但完全无法感知超出其训练数据范围的实时信息。
- 级别 1：互联的问题解决者
◦ 核心能力与局限性： 在此级别，LLM通过连接并使用外部工具（如搜索引擎或API）成为一个功能性智能体。其解决问题的能力不再局限于内部知识，而是可以执行一系列动作来收集和处理外部世界的信息。这是智能体与外部世界互动的开端。
- 级别 2：战略性的问题解决者
◦ 核心能力与局限性： 智能体的能力显著扩展，涵盖战略规划、主动辅助和自我改进。它不再局限于单一工具的使用，而是能够通过“上下文工程”（Context Engineering）——即战略性地筛选、打包和管理信息——来解决复杂的多步骤问题，并能通过反馈循环实现自我优化。
- 级别 3：协同多智能体系统的兴起
◦ 核心能力与局限性： 这是AI发展的一大范式转变，从追求单一、全能的“超级智能体”转向构建由多个专业智能体协同工作的复杂系统。这种模式直接模仿人类组织的结构，通过劳动分工和协调合作来解决多方面、跨领域的挑战。
每个级别的提升都代表着一次关键的架构演进和战略机遇的解锁。从级别0到级别1的飞跃，意味着系统从一个封闭的知识库演变为一个开放的、能够与外部世界交互的系统，这要求引入API网关和工具处理逻辑。随之而来的，是客户服务、实时市场分析等新应用场景的出现。从级别1到级别2的演进，则需要引入一个更复杂的上下文管理层，即“上下文工程”，使AI能够处理复杂的业务流程，例如根据冗长的错误报告自动编写、测试并提交代码补丁。而级别3的协同多智能体系统，则要求构建一个支持角色定义、通信协议和任务协调的分布式框架，为自动化整个企业级工作流（如供应链优化或复杂的金融分析）铺平了道路，其集体智慧和协同能力远超任何单个智能体。
智能体复杂性的不断演进，要求我们采用更加成熟和模块化的架构方法。接下来，我们将深入探讨支撑这些先进系统构建的具体设计模式。
2. 核心智能体设计模式：企业系统架构的基石
本章节将深入剖析构建可靠、可扩展智能体系统的基础设计模式。这些模式并非僵化的规则，而是经过实战检验的蓝图，为解决智能体开发中的通用架构挑战提供了行之有效的解决方案。对于任何旨在将AI应用于关键业务的企业而言，掌握这些模式至关重要。
2.1 提示链 (Prompt Chaining)
定义： 提示链是一种将复杂任务分解为一系列更小、更专注的顺序步骤的模式。其中，每一步的输出都将作为下一步的输入，形成一个逻辑处理管道。
战略价值： 在企业环境中，许多工作流本质上是顺序的。提示链模式通过“分而治之”的策略，显著提高了AI处理复杂任务的可靠性和可控性。它将一个可能导致模型认知过载的宏大任务，转化为一系列简单、明确的子任务，从而降低了出错率，并使整个流程更易于调试和维护。
关键应用案例：
- 信息处理工作流： 自动化的内容分析流程，例如从文档中提取文本、进行摘要、识别关键实体，然后利用这些实体查询内部知识库并生成最终报告。
- 复杂查询应答： 回答那些需要多步推理或信息整合才能解决的问题，例如“1929年股市崩盘的主要原因是什么，以及政府的政策应对措施是什么？”
- 代码生成与重构： 将复杂的编码任务分解为多个阶段，如生成伪代码、编写初始草稿、利用静态分析工具识别错误，然后根据反馈进行重构。
模式速览
- 是什么 (What): 将复杂任务分解为一系列顺序的、更小的步骤。每个步骤都涉及一次LLM调用或逻辑处理，并将前一步的输出作为输入。这种模式有时也被称为“管道模式”（Pipeline Pattern）。
- 为什么 (Why): 它提高了处理复杂任务的可靠性和可管理性，通过将模型的注意力集中在单一、明确的操作上，降低了认知负担和出错的可能性。
- 经验法则 (Rule of Thumb): 当一个任务可以被清晰地分解为一系列连续的、依赖前一步输出的子任务时，应使用此模式。
2.2 路由 (Routing)
定义： 路由是一种动态决策机制，它使智能体能够根据用户输入、当前状态或前一步操作的结果，在多个可能的工作流、工具或子流程之间进行选择。
战略价值： 企业应用需要具备适应性，而非僵化的线性流程。路由模式赋予了智能体根据上下文做出判断的能力，使其能够动态地将请求分发给最合适的处理单元。这对于构建能够处理多样化用户意图的系统（如客户服务机器人）至关重要，它将一个静态的执行序列转变为一个灵活的、能够响应变化的动态系统。
路由模式的核心是一个评估和引导流程的机制，其实现方式主要有四种：基于LLM的路由，即提示语言模型分析输入并输出一个特定标识符来决定下一步；基于嵌入的路由，即将输入查询转换为向量嵌入，并与代表不同路径的嵌入进行比较，以实现语义路由；基于规则的路由，即使用预定义的关键词或模式来触发特定路径，速度快但灵活性较低；以及基于机器学习模型的路由，即使用专门训练的分类器来执行路由任务。
关键应用案例：
- 虚拟助手与客户服务： 根据用户查询的意图（如“查询订单状态”、“产品信息咨询”或“技术支持”），将其路由到不同的专业子智能体或工具链。
- 自动化数据处理： 分析传入的数据（如邮件、支持工单），并根据其内容或元数据将其分发到相应的处理流程中，例如销售线索处理、数据转换或紧急问题升级。
- 多工具调度： 在一个拥有多种专业工具的系统中，路由可以充当高级调度员。例如，一个AI编程助手会首先判断用户意图（是调试、解释还是翻译代码），然后将代码片段传递给正确的专业工具。
模式速览
- 是什么 (What): 智能体系统必须响应各种无法由单一线性流程处理的输入和情况。一个简单的顺序工作流缺乏基于上下文做出决策的能力。如果没有选择正确工具或子流程的机制，系统将保持僵化且不具备适应性，难以管理现实世界请求的复杂性和可变性。
- 为什么 (Why): 路由模式通过在智能体的操作框架中引入条件逻辑，提供了一个标准化的解决方案。它使系统能够首先分析传入的查询以确定其意图或性质，然后动态地将控制流导向最合适的专业工具、函数或子智能体。这最终将一个静态的、预定的执行路径转变为一个灵活且具备上下文感知能力的工作流。
- 经验法则 (Rule of Thumb): 当智能体必须根据用户输入或当前状态在多个不同的工作流、工具或子智能体之间做出选择时，应使用此模式。它对于需要对传入请求进行分类以处理不同类型任务的应用至关重要。
2.3 反思 (Reflection)
定义： 反思是一种自我纠正和改进的模式，智能体通过评估自身的工作、输出或内部状态，来优化其性能或提炼其响应。
战略价值： 在追求高质量输出的企业应用中，一次性生成完美结果的难度极高。反思模式通过引入一个反馈循环，使智能体能够迭代地改进其工作。一种高效的实现方式是**“生产者-批评家”（Producer-Critic）模型**，其中一个智能体负责生成初始输出，另一个专门的“批评家”智能体则负责根据预设标准进行评估和提供反馈。这种架构上的关注点分离旨在防止智能体评估自身工作时可能产生的“认知偏见”，从而系统性地提升最终输出的准确性、完整性和专业性。
关键应用案例：
- 创意写作与内容生成： 生成一篇博客文章草稿，然后由一个“批评家”智能体评估其流畅度、语气和清晰度，再由“生产者”根据反馈进行重写。
- 代码生成与调试： 一个智能体编写初始代码，另一个智能体（或外部工具）进行测试或静态分析，识别错误，然后由第一个智能体根据发现的问题进行修复。
- 复杂问题解决： 在解决逻辑谜题或制定战略规划时，智能体提出一个步骤或计划，然后自我评估其可行性或是否会引入矛盾，并根据评估结果决定是继续、回溯还是修正。
模式速览
- 是什么 (What): 智能体的一次性输出往往是不完美的，尤其是在处理需要高质量、高准确性的复杂任务时。没有自我评估和修正的机制，输出的质量将难以保证。
- 为什么 (Why): 反思模式通过引入一个评估和改进的反馈循环来解决这个问题。它使智能体能够检查自己的工作，识别缺陷，并根据这些发现进行迭代优化。这显著提高了最终输出的质量、准确性和对复杂指令的遵循度。
- 经验法则 (Rule of Thumb): 当最终输出的质量、准确性和细节比速度和成本更重要时，应使用此模式。它对于生成精炼的长篇内容、编写和调试代码以及创建详细计划等任务尤其有效。
2.4 工具使用 (Tool Use)
定义： 工具使用（也常通过“函数调用”实现）模式使智能体能够与外部API、数据库、代码执行环境或其他服务进行交互，从而执行超越其自身内置能力的操作。
战略价值： 大型语言模型的核心局限在于其知识是静态的，并且无法直接与外部世界互动。工具使用模式彻底打破了这一限制，它将LLM从一个纯粹的文本生成器转变为一个能够感知、推理并行动的智能体。对于企业而言，这意味着AI可以直接查询最新的库存数据、访问内部数据库或触发其他系统中的真实世界操作，从而实现真正的业务流程自动化，例如执行金融交易、管理供应链物流或直接修改CRM中的客户记录。
关键应用案例：
- 外部信息检索： 访问实时数据，例如，一个天气智能体调用天气API来获取特定城市的当前天气状况。
- 与数据库和API交互： 一个电子商务智能体调用内部API来检查产品库存、获取订单状态或处理支付。
- 代码执行与分析： 一个编程助手使用代码解释器工具来运行用户提供的代码片段，并分析其输出以进行调试或解释。
模式速览
- 是什么 (What): LLM的知识仅限于其训练数据，无法访问实时信息或执行外部操作。这严重限制了它们在需要与现实世界系统交互的任务中的应用。
- 为什么 (Why): 工具使用模式通过允许LLM调用外部函数或API来解决这个问题。这使得智能体能够获取最新信息、访问专有数据、执行精确计算或在其他系统中触发动作。
- 经验法则 (Rule of Thumb): 当智能体需要跳出其内部知识范围与外部世界互动时，都应使用此模式。这对于需要实时数据、访问私有信息、执行代码或在其他系统中触发动作的任务至关重要。
2.5 多智能体协作 (Multi-Agent Collaboration)
定义： 多智能体协作模式通过将一个复杂的系统构建为由多个独立的、专业的智能体组成的合作团队来解决问题。每个智能体都有明确的角色和能力，它们通过通信和协调来共同完成一个宏大的目标。
战略价值： 许多企业面临的挑战是跨领域且多方面的，任何单一的、全能的智能体都难以胜任。多智能体协作模式提供了一种模块化、可扩展且稳健的解决方案。通过将复杂问题分解给一个专家团队（例如，一个负责市场研究，一个负责数据分析，一个负责报告撰写），系统能够发挥出超越任何单个智能体能力的协同效应。这种分布式架构还提高了系统的鲁棒性，因为单个智能体的故障不一定会导致整个系统崩溃。
关键应用案例：
- 复杂研究与分析： 一个研究团队由多个智能体组成：一个负责搜索学术数据库，一个负责总结发现，另一个负责识别趋势，最后一个负责将所有信息整合成最终报告。
- 软件开发： 一个模拟的软件开发团队，其中包含需求分析师智能体、代码生成器智能体、测试工程师智能体和文档编写师智能体，它们通过顺序交接来构建和验证软件组件。
- 金融分析： 一个由多个智能体组成的系统，分别负责获取股票数据、分析新闻情绪、进行技术分析，并最终综合生成投资建议。
模式速览
- 是什么 (What): 复杂问题往往超出了单一、通用智能体的能力范围。单个智能体可能缺乏解决多方面任务所需的多元化专业技能或工具。
- 为什么 (Why): 多智能体协作模式通过创建一个由多个专业智能体组成的合作系统来解决这一问题。复杂问题被分解并分配给具备相应能力的智能体。它们通过明确的通信协议和互动模型协同工作，从而产生协同效应，实现单个智能体无法达成的成果。
- 经验法则 (Rule of Thumb): 当一个任务过于复杂，无法由单个智能体完成，并且可以分解为需要不同专业技能或工具的独立子任务时，应使用此模式。
在理解了这些独立的设计模式之后，下一步是审视成功部署这些模式所需的战略原则和组织准备工作。
3. 企业采用的战略要务
将技术模式成功转化为企业级解决方案，需要超越代码本身，上升到战略层面。本章节将探讨在企业环境中成功实施智能体系统所需的关键原则和组织准备工作。
高盛首席信息官Marco Argenti提出了三大工程信条，它们在智能体时代尤为重要，为我们提供了宝贵的指引：
- 目标明确地构建 (Build with Purpose): 每一个智能体系统的设计都必须始于一个清晰的客户或业务问题。在智能体时代，这意味着我们不能为了技术而构建，而必须确保每一个自主行为都直接服务于一个明确、有价值的目标。
- 防患于未然 (Look Around Corners): 智能体系统具有一定的自主性，这使得预测和防范所有潜在的失败模式变得至关重要。我们必须在设计阶段就预先考虑可能出现的意外情况——例如，一个自动化代理在登录失败后，可能会做出向国会议员发送投诉邮件这样的意外行为——并构建具有内在弹性的系统。
- 激发信任 (Inspire Trust): 信任是智能体系统被广泛采用的前提。这要求我们在方法上保持透明，对结果负责。用户需要理解智能体是如何做出决策的，并相信其行为是可靠和可预测的。
要实现这些信条，企业必须进行基础性的准备工作。正如Argenti所警告的：“混乱的系统加上智能体是灾难的根源。”一个被投喂了“垃圾”数据的AI，不仅会产生垃圾结果，更会产生看似合理、充满自信的垃圾结果，从而毒化整个业务流程。因此，构建“可编程企业”（programmable enterprise）是部署智能体系统的先决条件。这意味着企业必须大力投资于：
- 清晰的数据 (Clean Data): 确保核心业务数据的准确性和一致性。
- 一致的元数据 (Consistent Metadata): 为数据提供清晰的定义和上下文。
- 定义良好的API (Well-defined APIs): 为智能体提供安全、可靠的接口来与企业系统进行交互。
最后，智能体系统的崛起也重塑了人机协作的模式。其目标是**“增强而非取代”人类的智慧。这要求员工具备一套全新的技能：的能力，以便智能体能够准确理解目标；的智慧，知道何时以及如何将任务委托给AI；以及勤勉地验证**输出质量的严谨态度。我们不能盲目信任，而应将智能体视为一个强大的“初级开发者”，它需要监督、指导和判断。
技术与战略的结合，是确保智能体系统不仅在技术上可行，更能在商业上创造持久价值的关键。
4. 结论：构建未来的智能系统
智能体设计模式不仅是技术上的创新，更是一门基础的工程学科。它为我们将人工智能从充满潜力的实验性技术，转变为可扩展、可靠且能创造巨大商业价值的企业级解决方案提供了必要的框架。本白皮书的核心论点正在于此：掌握这些模式，是驾驭AI力量、构建未来智能系统的关键。
这些核心模式并非孤立存在，而是相互交织，共同构建出一个强大的协同系统。提示链 (Prompt Chaining) 提供了基础的工作流，但正是 路由 (Routing) 为其注入了动态智能。工具使用 (Tool Use) 将这种智能连接到现实世界，而 反思 (Reflection) 则确保其行动的质量与准确性。最后，多智能体协作 (Multi-Agent Collaboration) 将整个过程规模化，使一组专业智能体能够协同应对企业级挑战。这些模式共同构建出能够执行复杂工作流、适应动态环境并持续改进的强大系统。
对于今天的企业和技术领导者而言，掌握这些设计模式已不再是一个可选项，而是一项战略核心。它不仅仅是技术上的要求，更是企业在即将到来的智能体时代中，保持竞争力、推动创新并最终取得成功的基石。未来的智能系统将由那些不仅懂得如何构建“引擎”，更懂得如何围绕引擎设计和制造出卓越“汽车”的架构师们所定义。
还有视频，
思维导图，
不得不感叹，Notebook llm 太强大了。
资料：中文版的 Agents 设计模式
agentic-design-patterns-cn
ginobefun • Updated Jan 5, 2026