简介

前言

欢迎阅读《智能体设计模式：智能系统构建实战指南》。在现代人工智能领域，我们见证了从简单的响应式程序到能够理解上下文、做出决策并与环境及其他系统动态交互的复杂自主实体的演变。这些就是智能体，以及由它们组成的智能体系统。

强大的大语言模型（LLM）的出现，为理解和生成类人文本及多媒体内容提供了前所未有的能力，成为许多智能体的认知引擎。然而，要将这些能力编排成能够可靠实现复杂目标的系统，仅靠强大的模型还远远不够。我们还需要结构、设计，以及对智能体如何感知、规划、行动和交互的深思熟虑。

构建智能系统就像在画布上创作一件复杂的艺术或工程作品。这块画布并非视觉空间，而是为智能体提供生存和运行环境的底层基础设施与框架。它是你构建智能应用的基础，负责管理状态、通信、工具访问和逻辑流程。

要在这块智能体画布上高效构建，不能只是简单地堆砌组件。你需要理解经过验证的技术——模式——它们能够解决智能体行为设计与实现中常见的挑战。正如架构模式指导建筑设计，或设计模式规范软件结构，智能体设计模式为你在画布上赋予智能体生命时遇到的反复问题提供可复用的解决方案。

什么是智能体系统？

智能体 系统本质上是一种计算实体，能够感知其环境（包括数字和物理环境），根据这些感知和预设或学习到的目标做出决策，并自主执行行动以实现目标。与传统软件严格按照固定步骤执行不同，智能体具备一定的灵活性和主动性。

假设你需要一个系统来管理客户咨询。传统系统可能只会按照固定脚本操作。而智能体系统则能感知客户问题的细微差别，访问知识库，与其他内部系统（如订单管理）交互，甚至主动提出澄清问题，并预见客户的后续需求。这些智能体在你的应用基础设施画布上运行，利用可用的服务和数据。

智能体 系统通常具备如下特性：自主性，无需持续人工干预即可行动；主动性，能主动采取行动实现目标；响应性，能有效应对环境变化。它们本质上是目标导向的，始终致力于实现目标。一个关键能力是工具使用，即能与外部 API、数据库或服务交互——有效地突破自身画布的限制。它们拥有记忆，能在多次交互中保留信息，并能与用户、其他系统或同一/关联画布上的其他智能体进行通信。

要有效实现这些特性，系统复杂度会显著提升。智能体如何在画布上跨多步保持状态？如何决定何时、如何使用工具？不同智能体之间的通信如何管理？如何为系统构建弹性以应对意外结果或错误？

为什么模式对智能体开发至关重要

正因如此，智能体设计模式变得不可或缺。它们不是死板的规则，而是经过实战检验的模板或蓝图，为智能体领域的标准设计与实现挑战提供成熟的解决方案。识别并应用这些设计模式，可以提升你在画布上构建智能体的结构性、可维护性、可靠性和效率。

使用设计模式能避免你为诸如对话流程管理、外部能力集成或多智能体协作等基础任务重复造轮子。它们为你的智能体逻辑提供了通用语言和结构，使代码更易于理解和维护。实现专为错误处理或状态管理设计的模式，能直接提升系统的健壮性和可靠性。借助这些成熟方法，你可以专注于应用的独特创新，而不是智能体行为的底层机制。

本书提炼了 21 个关键设计模式，作为在不同技术画布上构建复杂智能体的基础模块和技术。理解并应用这些模式，将极大提升你设计和实现智能系统的能力。

本书结构与使用方法

《智能体设计模式：智能系统构建实战指南》旨在成为一本实用、易读的参考书。核心目标是清晰讲解每个智能体模式，并通过具体可运行的代码示例展示其实现方法。全书共 21 章，涵盖从基础（如顺序操作结构化——提示链、外部交互——工具使用）到高级主题（如协作——多智能体协作、自我改进——自我纠错）的多种设计模式。

每章内容包括：

• 详细的模式概述，清晰解释该模式及其在智能体设计中的作用。
• 实际应用与场景，展示该模式在真实项目中的价值与优势。
• 实战代码示例，用主流智能体开发框架演示模式实现，帮助你在技术画布中落地应用。
• 关键要点总结，便于快速回顾核心内容。
• 参考资料，为进一步学习提供延伸资源。

章节安排循序渐进，便于系统学习，也可作为查阅手册，针对实际开发中的具体问题跳转阅读。附录部分系统介绍了高级提示工程、智能体在真实环境中的应用原则，以及主流智能体框架概览。配套的在线教程则提供了基于 AgentSpace、命令行等平台的智能体实战指导。全书强调实用性，强烈建议你亲自运行代码示例，动手实验并根据实际需求进行改造，打造属于自己的智能系统画布。

很多人会问：“AI 变化如此之快，为什么还要写一本可能很快过时的书？”我的初衷恰恰相反。正因为变化太快，我们更需要回归那些正在固化的底层原则。RAG、反思、路由、记忆等模式，正在成为智能体开发的基础模块。本书希望帮助大家关注这些核心理念，为未来的创新打下坚实基础。人类需要在这些基础模式上不断反思和总结。

框架简介

为了让代码示例有具体的“画布”（详见附录），本书主要采用三大主流智能体开发框架。LangChain 及其有状态扩展 LangGraph，为串联语言模型与其他组件提供了灵活方式，是构建复杂操作序列和流程图的强大画布。Crew AI 专为多智能体、角色和任务编排设计，适合协作型智能体系统。Google Agent Developer Kit（Google ADK） 则提供了智能体构建、评估和部署的工具与组件，是集成 Google AI 基础设施的有力画布。

这些框架代表了智能体开发画布的不同侧面，各有优势。通过跨工具示例，你将更全面理解模式在不同技术环境下的应用。所有示例都聚焦于模式核心逻辑和实际落地，强调清晰与实用。

读完本书，你不仅能掌握 21 个核心智能体模式背后的基本原理，还能获得丰富的实战经验和代码示例，助你在所选开发画布上高效构建更智能、更强大、更自主的系统。让我们开启这场实战之旅吧！