Wayne的技术博客 ·

Agent 设计模式

💡 原文中文，约6600字，阅读约需16分钟。

📝

内容提要

该文介绍了13种AI智能体设计模式，包括思维链、自问自答、反思循环、ReAct、计划执行、树状思维、多代理协作、世界模型、元规划、图扩展、工具链、记忆增强和自我进化。每种模式均有核心思想与场景示例，强调可混搭使用，并提及ReAct已被主流框架内置，相关书籍推荐。

🔎

延伸解读

模式可组合，按需选用

文章强调13种模式并非互斥，而是可以混搭使用。例如，ReAct本身已结合推理与行动，而Plan-and-Execute可视为其结构化延伸。实际开发中，可根据任务复杂度选择单一或组合模式：简单问答用CoT，多步操作用ReAct，复杂项目用Multi-Agent或Meta-Planning。理解模式间的关联有助于灵活设计Agent。

主流框架已内置部分模式

文中指出ReAct已被LangChain、LlamaIndex、Dify、Spring AI Alibaba等主流Agent开发框架内置为基础组件。这意味着开发者无需从零实现，可直接调用框架提供的ReAct能力，降低开发门槛。但其他模式如Self-Evolution、World-Model等仍处于研究或实验阶段，落地时需更多定制。

框架生态多元，难一家独大

文章提到Agent应用开发框架天然难以收敛，不同框架各有设计哲学，定位清晰即可获得开发者青睐，一家独大很难出现。这提示开发者在选型时应关注框架对特定模式的支持程度，而非盲目追求热门，需结合项目需求评估。

❓

Q&A

什么是AI智能体？

AI智能体是一个具备自主理解、规划、记忆和工具使用能力的数字化实体，能够感知用户指令、进行规划与推理、记忆偏好、调用外部工具，并通过反馈迭代完成任务。

思维链（Chain of Thought）模式的核心思想是什么？

思维链模式的核心思想是让模型在回答前，把推理过程一步步写出来，而不是直接给出答案，这样在逻辑推理、数值计算等逐步分析类问题中表现更稳健。

ReAct模式与思维链、自问自答有何不同？

ReAct模式在推理和外部行动之间交替进行，不仅具备推理能力，还能调用外部工具（如搜索引擎或API）与外部世界交互，而思维链和自问自答主要侧重于推理过程本身。

多代理协作模式是如何工作的？

多代理协作模式将多个Agent组合起来，每个Agent可能具备不同角色或能力，通过分工、沟通和协调完成比单一Agent更复杂的任务，例如一个负责数据采集，一个负责数据分析，另一个负责报告撰写。

记忆增强型智能体有哪些记忆类型？

记忆增强型智能体包含短期记忆（当前会话上下文）、长期记忆（跨会话持久信息）和反思记忆（自我总结与知识抽象），使其能从历史交互中提取经验并在未来决策中使用。

自我进化型智能体是如何实现自我改进的？

自我进化型智能体通过“自我评估—优化—再训练”的循环实现自我改进：先执行任务并记录结果，然后评估自身行为，基于反馈进行参数或策略变异，最后生成改进版Agent。