我们聚焦 Agentic 设计模式。用工程化方法搭建可靠智能体，既能落地，又易维护。接下来按结构化路径讲解。
AI 正走向智能体系统。协作与可问责是落地关键，高质量数据与规范 API 决定可靠性与安全性。
智能体具备自主与工具、记忆、通信等能力。设计模式带来结构化与复用，方便在不同框架稳定实现。
智能体遵循目标、感知、计划、行动、学习的循环。能力从单体到多智能体协作逐级提升，工程治理同样重要。
未来的智能体更通才、更主动，并逐步具身化与形成经济体。它们会按目标动态编队，完成长期模糊任务。
二十一种模式分为任务控制、记忆知识、工具交互、多智能体协作与安全治理五类，便于选型与组合。
提示链把复杂任务拆成小步，前后衔接清晰。通过系统提示与结构化输出，适合抽取、转换与代码生成。
这张图展示串行提示链。每步输出进入下一步，形成稳定流水线。关键是约定输出结构，避免格式漂移。
路由根据意图或状态把请求分发到合适子流程或工具。常见于客服分流与多模型选择，需要兜底策略。
图示意图识别后的分流。先判断类别，再走对应路径。要设计错误回退与日志，保障稳定体验。
并行化把独立子任务同时执行，最后汇总去重并融合。适合多源检索与批量分析，注意幂等与合并规则。
图中展示发散与汇聚。把任务拆分并发处理，收敛时用排序与投票提升结果质量，减少冲突与重复。
反思让模型先自评再改写，循环迭代提升质量。常见生产者与批评者搭配，需限制轮次控制成本。
这张图是自我反思闭环。生成、评估、改写依次推进。要设置停机条件与质量门槛，防止无效迭代。
这里展示生产者与批评者协作。一个产出，一个挑错给建议。用对比与投票抑制幻觉与偏差。
工具使用把外部系统以函数形式接入。重视数据结构清晰、参数校验与错误回退，常用于检索与计算。
图示函数调用链。模型选择是否调用工具，填好参数再整合结果。记录调用轨迹便于审计与调试。
规划围绕目标动态调整路径。先做任务分解与依赖排序，执行中滚动更新，适合长任务与研究类工作。
此图强调计划与执行的闭环。保持可观测与可解释，遇到偏差能快速回滚与重试，降低风险。
多智能体按专长分工，顺序、并行、辩论与层级监督结合。适合研发、运营与客服等复杂场景。
图示多角色协作。定义清晰职责与接口减少干扰，并由仲裁者统一决策，保证结果一致。
记忆覆盖短期对话与长期知识。结合消息状态与向量检索，提高连贯性与个性化，兼顾隐私与命中率。
图中展示短期上下文与长期向量库协作。设计分层缓存与检索策略，避免无关信息挤占上下文。
学习与适应基于反馈持续改进。可用强化与监督等方法，并结合自我改进编码，服务交易与推荐等场景。
这张图强调反馈回路。把人类评价与离线指标结合，形成可追踪的改进闭环，稳步提升效果。
MCP 用统一协议暴露资源与工具，支持发现与安全调用。接口标准化后，跨系统互操作更可靠。
示意图展示客户端与服务器分层。资源、工具与提示可发现与授权，便于治理与扩展。
先把目标拆成里程碑，再用状态机追踪进度与校验成功条件。适用于需要可问责的业务场景。
图示从目标到里程碑的追踪。自动评估能及时发现偏差，尽早纠正方向，减少返工。
异常处理关注检测、处置与恢复。要设计重试、降级与备用路径，并配合告警，应对限流与数据错误。
流程图展示故障回路。先止损再恢复，必要时回滚到安全状态，保护数据与体验。
在人机关键节点引入人工判断，提升安全与合规。用升级策略与反馈训练，覆盖高风险行业。
这里体现人工审核插入点。画清人机边界，既保证效率，也明确责任与追溯。
RAG 通过检索把外部知识引入模型。核心在分块与嵌入、召回与重排，以及生成阶段的融合。
这页展示从结构化数据库检索再生成的流程。确保数据新鲜度与权限控制，回答更可信。
这里展示联网检索后综合回答。做来源标注与证据汇总，减少幻觉与误导。
智能体间通信让不同代理协作。通过代理名片、异步任务与审计机制，跨框架也能稳定对接。
示意图体现代理互通。约定消息格式与重试策略，避免死锁与风暴，确保系统可控。
资源感知优化在成本与延迟预算内追求效果。用多模型路由、故障转移与上下文裁剪取得平衡。
图示按预算与服务目标动态选择路径。关键是观测、评估与决策闭环，持续优化。
推理技术把算力集中到思考过程。通过分步、对比与行动反馈，解决复杂推理与规划问题。
图中展示推理加强的结构。用分步骤与辩论提升可靠性，同时控制推理深度与成本。
护栏覆盖输入、行为与输出。用策略提示、结构校验与内容审查降低风险，提升可控性。
示意图强调多层护栏。把策略与检测独立出来，便于审计、升级与复用。
评估与监控关注质量、成本与延迟，并结合轨迹日志。LLM 评审与实验帮助持续优化与治理。
图示指标与轨迹结合。把可观察性前置，问题出现时能迅速定位并回滚。
优先级根据价值与紧急度安排执行，并考虑依赖与资源。适用于个人助理与队列系统等场景。
图示评分与调度流程。通过队列与仲裁机制保证关键任务优先，提升整体产出。
探索与发现强调在不确定环境中试错学习。用随机性与奖励信号探索，并以模拟降低成本。
这页展示探索闭环。保持多样性与约束的平衡，避免陷入局部最优解。
以上是 Agentic 设计模式的核心脉络。用这些组件化方法去落地，你会更快、更稳，也更可维护。