智能体设计模式：智能系统构建实战指南
- 发行日期
- 2025/09/11
- 作者
- Antonio Gulli
- 相关链接
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《智能体设计模式》，英文版名称 Agentic Design Patterns，作者 Antonio Gulli，预计 2025 年 12 月由 Springer 出版社出版，本书翻译自作者开放在 Google Docs 上的文档。
注：本书中的英文 Agentic/Agent 统一翻译为“智能体”或保留 Agent 原文。
你也可以下载本书的 PDF 版本，但是请注意遵循相关版权规定。PDF 版本可能落后于线上版本，建议阅读线上版本。
致谢
我要向所有促成本书出版的个人和团队表达诚挚的感谢。
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章节目录
Part II · 正文
探索 AI 中提示链的强大能力，将复杂任务拆解为可管理的步骤，从而提升可靠性与清晰度。
探索智能体系统中的路由模式，通过自适应工作流实现动态决策和增强用户交互。
探索并行化设计模式，通过同时执行多个任务显著提升智能体工作流的效率，显著减少执行时间。
探索智能体系统中的反思模式，通过自我评估和迭代优化提升输出质量，实现最佳性能。
探索 AI 中的工具使用模式，使智能体能够通过函数调用与外部系统交互，实现实时数据获取与动作执行。
探索 AI 中的规划模式，使智能体能够以前瞻性和适应性策略化执行复杂任务，实现最优结果。
探索多智能体协作，专用智能体协同解决复杂任务，在多样化应用中提升效率与可扩展性。
探索智能体的高效记忆管理，涵盖决策和个性化交互所需的短期与长期记忆类型。
探索学习与适应如何赋能智能体进化、优化性能，并在动态环境中应对新挑战。
探索模型上下文协议（MCP），这一关键框架使大语言模型能够与外部系统交互，并通过标准化通信增强其能力。
探索智能体中的目标设定与监控模式，通过明确目标和进度追踪提升其在复杂任务中的有效性。
探索异常处理与恢复模式，提升智能体在不可预测环境下的可靠性与适应性。
探索 Human-in-the-Loop（HITL）模式，这是一种将人类洞察力与 AI 集成的关键策略，用于在复杂场景中实现伦理和高效的决策。
探索知识检索（RAG）如何通过集成实时数据，提升 LLM 的准确性，并赋能智能体执行复杂任务。
探索智能体间通信（A2A）以增强 AI 协作，实现跨多种框架的任务委托与信息交换。
探索资源感知优化，通过动态管理计算、时间和财务资源提升智能体效率。
探索智能体的高级推理技术，通过多步逻辑推理和显式推理提升问题解决能力。
探索护栏与安全模式，这些模式对于确保智能体在关键系统中安全、合规运行至关重要。
探索智能体评估的方法论，聚焦于性能评估、监控与动态环境下的合规性。
探索智能体中的优先级排序模式，提升在复杂环境下的决策效率。学习如何根据紧急性和重要性对任务进行排序。
了解智能体如何在复杂环境中进行探索和创新，通过主动探索与发现提升科研与创造力。
探索智能体的发展历程，从基础概念到未来趋势，学习如何构建能够解决复杂问题的智能系统。
Part III · 附录
通过本综合术语表深入了解现代 AI 技术及其应用，掌握核心概念与架构。
探索智能体设计模式，通过结构化框架提升 AI 系统的智能与自主行为。适合 AI 开发者和系统架构师。
探索提升 AI 交互的高级提示工程技术，确保清晰和精准以优化大语言模型表现。
探索智能体如何将交互从 GUI 拓展到现实世界环境，提升自动化与人机协作能力。
本文快速对比 LangChain、LangGraph 等智能体框架，助力构建高级 AI 应用。
学习如何通过 AgentSpace 构建智能体，将先进的人工智能集成到企业工作流中，提升生产力与决策效率。
探索智能体在命令行界面的演进，助力开发者通过智能、具备上下文感知的自动化工具提升工作流。
深入探索智能体及其推理引擎的内部机制，揭示大语言模型如何赋能 AI 系统的决策与任务执行。
探索编程智能体和 Vibe Coding 在软件开发中的变革力量，提升项目的创造力与效率。