AI Agent 持续火爆，不仅仅是产品上，在融资市场也同样火爆，各种产品都在往上靠。但对于 AI Agent 该如何架构，有人关注，但少有人刻意去了解和分析。一些常见的问题有：如单个 Agent 搞不定复杂任务，多个 Agent 又容易失控，成本高，在不同的场景应该使用什么样的架构等等。
这篇文章我会尝试分享一下 AI Agent 的 4 个常用设计模式。
1. 什么是 Agent 设计模式
设计模式这个概念最早来自建筑行业，后来被软件工程借鉴过来。Christopher Alexander 在《建筑的永恒之道》里说，每个模式都是一个三元组：在特定的上下文中，解决特定的问题，采用特定的方案。
放到 AI Agent 领域，设计模式就是构建智能体系统的常见架构方法。每种模式都提供了一个组织系统组件、集成模型、编排单个或多个 Agent 来完成工作流的框架。
为什么需要设计模式？因为 Agent 系统的复杂性在于它需要自主决策、动态规划、处理不确定性。我们需要有特定场景下的特定解决方案，不过于复杂，也不过于简单，刚刚好。
选择设计模式前，需要考虑几个关键因素：任务复杂度、响应时间要求、成本预算、是否需要人工参与。想清楚这些，才能选对模式。
2. 单 Agent 模式
2.1 模式定义
单 Agent 模式是最基础的设计模式。整个系统只有一个 Agent，通过一个 AI 模型、一组预定义的工具、一个精心设计的系统提示词来完成任务。
这也是我们实际工作中常用的设计模式。
Agent 依赖模型的推理能力来理解用户请求、规划执行步骤、选择合适的工具。
这个模式的架构很简单：
用户输入 → Agent（模型+工具+提示词） → 输出结果
所有的决策和执行都在一个 Agent 内完成。
2.2 解决的问题
单 Agent 模式主要解决的是需要多步骤处理但逻辑相对清晰的任务。比如：
- 需要调用多个 API 获取信息然后综合
- 需要访问数据库查询后给出答案
- 需要执行一系列操作来完成用户请求
这些任务用传统的非 Agent 系统也能做，但整个逻辑非常固化，都是规则，而使用了 Agent 后，它能动态决策，自行做工具调用。
2.3 核心组件
AI 模型：这是 Agent 的大脑，负责理解、推理和决策。模型的能力直接决定了 Agent 的上限。选择模型时要平衡能力和成本，不是所有任务都需要用最强的模型。
工具集：Agent 能调用的外部功能，比如搜索引擎、数据库、API、计算器等。工具定义要清晰，包括什么时候用、怎么用、预期结果是什么。工具太多会增加选择难度，太少又限制能力。
系统提示词：定义 Agent 的角色、任务、行为规范。好的提示词能较大幅提升 Agent 的表现。要明确告诉 Agent 它是谁、要做什么、有哪些限制、如何处理异常情况。
记忆系统：虽然不是必需的，但记忆系统能让 Agent 保持上下文，避免重复操作。可以是简单的对话历史，也可以是复杂的向量数据库。
2.4 工作流程
- 接收请求：Agent 接收用户的输入，可能是文本、语音或其他格式
- 理解意图：通过模型分析用户想要什么，需要哪些信息
- 制定计划：决定需要执行哪些步骤，调用哪些工具
- 执行操作：按计划调用工具，获取必要信息
- 综合结果：把各种信息整合成最终答案
- 返回响应：将结果返回给用户
整个过程是线性的，但 Agent 可以根据中间结果调整计划。
2.5 应用场景
客服助手：处理常见的客户询问，比如查订单、改地址、退换货。Agent 可以访问订单系统、物流系统、用户数据库，一站式解决客户问题。
研究助手：帮助用户收集和总结信息。比如搜索特定主题的最新进展，整理成报告。Agent 可以调用搜索 API、访问学术数据库、生成摘要。
个人助理：管理日程、发邮件、设置提醒。Agent 可以访问日历、邮箱、任务管理工具，帮用户处理日常事务。
2.6 优势与局限
优势：
- 架构简单，容易实现和维护
- 成本可控，只需要调用一个模型
- 响应速度快，没有多 Agent 协调的开销
- 调试方便，所有逻辑在一个地方
局限：
- 处理复杂任务能力有限
- 工具太多时容易混乱
- 单点故障，Agent 出问题整个系统就挂了
- 难以并行处理多个子任务
2.7 实施建议
从简单开始：先实现核心功能，确保基本流程跑通，再逐步添加工具和能力。
工具要精不要多：与其给 Agent 20 个工具，不如精选 5-8 个最常用的。每个工具的使用场景要明确。
提示词要迭代优化：没有一次就完美的提示词。要根据实际使用情况不断调整，特别是边界情况的处理。
加入失败处理：工具调用可能失败，模型推理可能出错。要有明确的错误处理机制，比如重试、降级、转人工。
监控关键指标：响应时间、成功率、工具调用次数、token 消耗等。这些数据是优化的基础。
3. ReAct 模式
3.1 模式定义
ReAct（Reasoning and Acting）模式是一种让 Agent 交替进行推理和行动的设计模式。不同于简单的输入输出，ReAct 模式让 Agent 在一个循环中不断地思考、行动、观察，直到找到问题的答案。
这个模式的核心思想是把 Agent 的思维过程显式化。每一步都要说明在想什么、要做什么、观察到什么，形成一个完整的推理链条。这不仅提高了结果的可靠性，也让整个过程变得可解释。
3.2 解决的问题
ReAct 模式解决的是那些需要多步探索和动态调整策略的复杂问题：
- 答案不是显而易见的，需要逐步收集信息
- 初始计划可能不完善，需要根据中间结果调整
- 需要试错和迭代才能找到最优解
- 推理过程和结果同样重要，需要可解释性
传统的一次性推理经常不够用，需要 Agent 能够根据新信息不断调整自己的理解和策略。
3.2 核心机制
Thought（思考）：Agent 分析当前状况，推理下一步该做什么。这包括理解已有信息、识别缺失信息、评估可能的行动方案。思考过程要明确表达出来，比如「我需要知道 X 才能回答 Y」。
Action（行动）：基于思考结果，Agent 决定采取什么行动。通常是调用某个工具获取信息，也可能是进行计算或转换。行动要具体，包括使用什么工具、传入什么参数。
Observation（观察）：Agent 接收行动的结果，理解新获得的信息。观察不是简单的记录，而要分析这些信息对解决问题有什么帮助，是否需要调整策略。
这三个步骤形成一个循环，不断重复直到找到满意的答案或达到终止条件。
