25-AI Agent设计模式：基于FM的Agent的17种架构模式总结

引言

人工智能（AI）Agent设计模式是现代AI系统开发中的核心概念之一，旨在提供一套系统化的方法来构建高效、可扩展和可靠的智能代理。AI Agent是指能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的软件实体。

核心价值：基于功能模块（FM）的Agent架构模式通过将复杂的AI任务分解为多个可管理的模块，开发者能够更清晰地理解和实现系统的功能，同时也便于后续的调试和升级。

本文将总结17种基于FM的Agent架构模式，涵盖从简单的单模块设计到复杂的多层次模块交互，适用于不同应用场景和需求。

历史发展背景

20世纪中叶 - 早期AI研究

基于规则的系统，如约翰·麦卡锡提出的"逻辑理论家"，展示AI潜力但受限于计算能力

20世纪80年代 - 功能模块概念兴起

研究者开始将Agent功能分解为独立模块，提高灵活性和可扩展性

20世纪90年代 - 分布式计算推动

互联网普及促进基于FM的Agent架构进一步发展

21世纪初 - 主流架构模式形成

分层架构、黑板架构和混合架构等模式在不同领域广泛应用

17种基于FM的Agent架构模式

1反思模式（Reflection）

描述：AI Agent审视和评估自身的工作，进行批判性思考，以提升准确性和效率

技术细节

利用自我监控机制和反馈循环，采用贝叶斯网络和强化学习技术

应用案例

AI编程助手生成代码后自动运行测试用例，发现并修正潜在错误

2工具使用模式（Tool Use）

描述：AI Agent使用外部工具和资源，扩展其功能和提高生产效率

技术细节

通过API调用、插件集成和微服务架构，实现与外部工具的无缝对接

应用案例

AI研究助理利用API调用外部数据库和文献管理工具

3规划模式（Planning）

描述：AI Agent提出并执行多步骤计划以实现目标

技术细节

采用任务分解、路径规划和资源分配等算法，结合马尔可夫决策过程

应用案例

AI项目管理工具自动生成任务清单、时间表和资源分配方案

4多智能体协作模式（Multi-Agent Collaboration）

描述：多个AI Agent协作，分配任务，讨论和辩论想法，提出更优解决方案

技术细节

利用分布式计算和协同算法，如共识算法和博弈论模型

应用案例

大型数据分析项目中多个AI Agent分别处理数据清洗、特征提取等任务

5路由分发架构模式（Agent Routing Distribution）

描述：根据输入Prompt分类，路由到小模型或大模型处理

技术细节

采用分类算法和负载均衡技术，优化资源分配和响应速度

应用案例

智能客服系统根据用户问题类型自动分配到不同专业领域的AI客服

6大模型Agent代理架构模式（Large Model Agent Proxy）

描述：大模型理解上下文，分解任务给小模型代理

技术细节

利用任务分解和子任务调度机制，结合模型蒸馏和迁移学习技术

应用案例

大型语言模型将用户查询分解为多个子任务，交由专业小模型处理

7单Agent架构（Single Agent Architecture）

描述：单一Agent处理任务，简单易实现

技术细节

适用于单一任务或简单场景，采用轻量级框架和算法

应用案例

简单的天气查询AI，直接返回当前天气信息

8多Agent架构（Multi-Agent Architecture）

描述：多个Agent协作，处理复杂或动态任务

技术细节

采用分布式系统和协同算法，实现高效协作和通信

应用案例

智能交通系统中的多个AI Agent协同管理交通流量

9工作流模式（Workflow Patterns）

描述：预定义路径执行任务，包括提示链、路由和并行化

技术细节

利用流程管理和自动化工具，实现任务流程的标准化和自动化

应用案例

自动化生产线上的AI控制系统，按照预设流程控制生产环节

10动态代理模式（Dynamic Agent Patterns）

描述：Agent动态规划和执行任务，利用外部工具和记忆

技术细节

采用自适应算法和动态规划技术，结合记忆网络和知识图谱

应用案例

智能个人助理根据用户日程动态调整提醒和任务安排

11反馈循环模式（Feedback Loop）

描述：Agent根据执行结果反馈，迭代改进

技术细节

利用反馈机制和优化算法，持续提升性能和准确性

应用案例

推荐系统根据用户反馈和行为数据，不断优化推荐算法

12自主学习模式（Autonomous Learning）

描述：Agent自主学习和适应新环境

技术细节

采用机器学习和强化学习技术，实现自我进化和适应

应用案例

自动驾驶汽车通过实时路况学习和模拟训练，提升驾驶策略

13模式组合应用（Pattern Combination）

描述：结合多种设计模式，灵活构建系统

技术细节

根据具体需求，灵活组合不同模式，采用模块化设计和微服务架构

应用案例

智能医疗系统结合多Agent协作、工具使用和自主学习模式

14分层模式

描述：将Agent的功能划分为多个层次，每个层次负责不同的功能模块

技术特点

提高了Agent的模块化和可扩展性，便于系统维护和升级

15管道模式

描述：将Agent的功能划分为多个阶段，每个阶段负责处理特定的任务

技术特点

提高了Agent的处理效率和可维护性，适用于流水线式任务处理

16事件驱动模式

描述：Agent通过监听事件来触发相应的功能模块

技术特点

提高了Agent的响应速度和灵活性，适用于实时性要求高的场景

17反应式模式

描述：Agent根据当前状态和外部事件做出相应的动作

技术特点

适用于实时性要求较高的场景，能够快速响应环境变化

主要特点

模块化

将系统功能划分为独立模块，便于代码复用和维护，提高开发效率

可扩展性

灵活添加、修改或删除功能模块，适应不断变化的需求和环境

灵活性

支持多种配置和组合方式，快速构建适应不同应用场景的Agent

可重用性

相同的模块可以在不同的Agent中重复使用，减少重复开发工作量

可维护性

系统结构清晰、模块独立，便于问题定位和修复

适应性

根据环境变化和任务需求进行动态调整，具有较强的鲁棒性

应用领域

领域	应用场景	技术优势	实际效果
智能家居	家居自动化、环境调节	个性化控制、节能优化	提升居住舒适度和安全性
智能交通	交通管理、自动驾驶	实时分析、路线优化	减少交通拥堵，提高道路效率
智能医疗	医疗诊断、患者监护	精准诊断、实时监控	提高诊断准确率，及时发现异常
工业自动化	生产流程优化	智能调度、效率提升	生产效率提升20%以上
金融分析	市场分析、投资建议	实时分析、风险控制	提高投资决策准确性

争议与挑战

主要挑战：模块间通信问题、系统复杂性、实时性要求、安全性保障等

关键问题与解决方案

模块间通信问题

问题：通信效率低下、信息丢失或延迟，影响Agent整体性能

解决方案：优化通信机制设计，采用高效的数据交换协议

系统复杂性

问题：复杂系统结构增加设计和实现难度，维护升级困难

解决方案：采用模块化设计，建立清晰的接口标准

实时性要求

问题：固定模块化设计难以应对快速变化的需求

解决方案：引入动态调整机制，提高系统灵活性

安全性保障

问题：外部工具使用可能带来安全风险

解决方案：建立安全审计机制，加强数据保护措施

未来发展趋势

技术演进：新型功能模块开发、模式创新、跨领域融合、标准化推广

主要发展方向

新型功能模块

开发高级感知、多模态融合、自适应学习等新模块，提升综合处理能力

模式创新

通过组合、优化或重构现有模式，形成更高效、更灵活的新模式

跨领域融合

借鉴生物学、物理学等领域的先进理念，催生全新架构设计思路

标准化推广

建立统一的标准接口和模块化框架，促进互操作性和兼容性

实施建议

需求分析阶段

明确项目目标和具体需求，分析应用场景和性能要求

模式选择阶段

根据需求特点选择合适的架构模式，考虑系统的可扩展性和维护性

模块设计阶段

设计独立的功能模块，定义清晰的接口标准和通信协议

系统集成阶段

将各个模块集成到系统中，进行全面的测试和验证

持续优化阶段

根据实际运行情况，不断优化系统性能和功能模块

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/wjSw82vvQK-bfllED0jCLg