智能体设计模式

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机翻《Agentic Design Patterns》，原文档地址：https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/preview?pli=1&tab=t.0#heading=h.pxcu

等 4 人订阅共28篇文章创建于2025-10-17

智能体设计模式-附录 G - 编码智能体

增强式代码开发的未来已然到来。独行编码者的时代正让位于一个新的范式——开发者领导由专门化 AI 智能体组成的团队。此模型并未削弱人的角色；它通过自动化常规任务、扩大个人影响力，并实现此前难以想象的开发

1月前
22
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智能体设计模式-附录 F - 引擎之下：深入剖析智能体的推理引擎

对这些知名 LLMs 的分析揭示了一套高度一致的多阶段推理框架。每个模型都会从有条不紊地解构提示开始，以理解其核心任务、意图和约束。

1月前
28
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智能体设计模式-附录 E - 命令行中的 AI 智能体

这些强大的 AI 命令行智能体的出现标志着软件开发的根本转变，使终端成为一个动态且协作的环境。正如我们所见，没有单一的“最佳”工具；相反，一个充满活力的生态正在形成，每个智能体都提供其专长。

1月前
20
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智能体设计模式-附录 D - 使用 AgentSpace 构建智能体

AgentSpace 为在组织现有数字基础设施内开发和部署 AI 智能体提供了一个可用的框架。该系统的架构将自主推理与企业知识图谱映射等复杂后端流程，连接到用于构建智能体的图形用户界面。

1月前
24
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智能体设计模式-附录 C - 智能体框架快速概览

智能体框架的版图提供了从用于定义智能体逻辑的低层库到用于编排多智能体协作的高层平台的多样化工具。在基础层，LangChain 支持简单、线性的工作流，而 LangGraph 引入有状态、循环式图

1月前
55
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智能体设计模式-附录 B - AI 智能体交互：从 GUI 到现实世界环境

智能体正在经历重大转变，从基础自动化迈向能够与数字与物理环境进行复杂交互的形态。通过利用视觉感知来操作图形用户界面，这些智能体如今可以像人类一样操控软件，从而绕过对传统 API 的依赖。

1月前
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智能体设计模式-附录 A：高级提示词技巧

本附录提供了关于提示工程的全面概览，将其重新定位为一种有纪律的工程实践，而非简单的提问行为。其核心目的是展示如何将通用语言模型转化为面向特定任务的专业、可靠且高能力的工具。

1月前
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智能体设计模式-CH21：探索与发现（Exploration and Discovery）

“探索与发现”模式是一个真正具有主体性（agentic）的系统之精髓，定义了其从被动执行指令走向主动探索环境的能力。

1月前
21
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智能体设计模式-CH20：优先级设定（Prioritization）

优先级模式是高效智能体的基石，使系统能够以目标感与智能在动态环境的复杂性中航行。它让智能体能够自主评估众多相互冲突的任务与目标，并就将有限资源聚焦何处作出有理据的决策。

1月前
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智能体设计模式-CH19：评估与监控（Evaluation and Monitoring）

有效评估智能体需要超越简单的准确性检查，转向在动态环境中对其性能进行持续的、多维度的评估。这包括对延迟和资源消耗等指标的实际监控，以及通过其轨迹对智能体决策过程进行复杂分析。

1月前
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智能体设计模式-CH18：守护（Guardrails）与安全模式（Safety Patterns）

实施有效的守护是对负责任的 AI 开发的核心承诺，超越了纯技术层面的执行。战略性地运用这些安全模式，使开发者能够构建稳健高效、同时优先保障可信度与有益结果的智能体。

1月前
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智能体设计模式-CH17：推理技术（Reasoning Techniques）

现代人工智能正从被动工具演进为能够通过结构化推理应对复杂目标的自主智能体。这种智能体行为始于内部独白，由 Chain-of-Thought（CoT）等技术驱动，使智能体在行动前先制定连贯计划。

1月前
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智能体设计模式-CH16：资源感知优化（Resource-Aware Optimization）

资源感知优化对于智能体的开发至关重要，使其能够在真实世界约束下高效运行。通过管理计算、时间和财务资源，智能体可以实现最佳性能与成本效益。

1月前
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智能体设计模式-CH15：智能体间通信（A2A）

Inter-Agent Communication（A2A）协议建立了一个关键的开放标准，以克服单个 AI 智能体固有的孤立性。

1月前
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智能体设计模式-CH14：知识检索（RAG）

检索增强生成（RAG）通过连接外部、最新的数据源，解决了大型语言模型静态知识的核心局限。该过程先检索相关信息片段，再增强用户提示，使 LLM 能生成更准确、具备上下文意识的响应。

1月前
29
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智能体设计模式-CH13：人类参与环节（Human-in-the-Loop）

本章探讨了至关重要的 Human-in-the-Loop（HITL）模式，强调其在构建稳健、安全且合乎伦理的 AI 系统中的作用。

1月前
80
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智能体设计模式-CH12：异常处理与恢复（Exception Handling and Recovery）

本章探讨“异常处理与恢复”模式，这是开发健壮且可靠的智能体的关键。该模式关注智能体如何识别并管理意外问题、采取恰当响应，以及恢复到稳定的运行状态。

1月前
28
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智能体设计模式-CH11：目标设定与监控(Goal Setting and Monitoring)

本章聚焦于目标设定与监控这一关键范式。我强调了这一概念如何将智能体从仅具反应性的系统转变为主动、以目标为导向的实体。文本突出了明确、可衡量目标的定义以及建立严谨监控流程以追踪进展的重要性。

1月前
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智能体设计模式-CH10：模型上下文协议（Model Context Protocol）

模型上下文协议（MCP）是一项开放标准，用于促进大型语言模型（LLMs）与外部系统之间的通信。它采用客户端-服务器架构，使 LLMs 能够通过标准化的工具访问资源、使用提示并执行操作。

1月前
82
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智能体设计模式-CH09：学习与适应（Learning and Adaptation）

本章探讨学习与适应在人工智能中的关键作用。智能体通过持续的数据获取与经验积累来提升性能。Self-Improving Coding Agent（SICA，自我改进编码智能体）通过自主进行代码修改以提升

1月前
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