设计模式 vs. 应用层次

  • 设计模式:教智能体“怎么做事”的方法学(如先审稿再改、先分解再执行、边想边做等)。原文将常见的 5 种模式归纳为:反思、工具使用、ReAct、规划、多智能体。
  • 应用层次:衡量“能做到哪一步”的能力阶梯——从只会回答,到能路由、会用工具,再到多智能体协作,最终达到高度自治。

打个比方:设计模式像办事方法(写作先列提纲/多轮修改/查资料),应用层次像技能等级(新手→熟练→专家→团队协作→独当一面)。

5种设计模式

反思模式(Reflection)

是什么:模型像写作自检一样,先出草稿,再自我审查与修订,直到合格为止。
类比:学生写作文“反复改错、润色”。
适用:报告/长文、代码草稿、对准确性有要求的内容。
上手要点:设定迭代上限终止条件,最好配合规则或测试用例做外部校验。

工具使用模式(Tool Use)

是什么:让模型会“上网和用工具”——查向量库、跑 Python、调用 API 等,不再只靠肚子里的旧知识。
类比:写论文时会搜资料、算数据、调脚本。
适用:RAG 检索增强、数据分析、自动化日常操作。
上手要点:把好数据质量权限与审计错误重试这三道关。

ReAct(Reason + Act)

是什么:在“思考→行动→观察”的小循环里前进,既会反思也会用工具,直到拿到答案。
类比:侦探破案:先推理,再行动取证,再根据线索继续推理。
适用:开放式求解、复杂检索与验证。
上手要点:把中间过程记录清楚,避免“无穷循环”;不少框架默认用 ReAct。

规划模式(Planning)

是什么:先拆任务、定目标,再按路线图一步步执行,比“硬上”更高效。
类比:项目管理先排里程碑、再推进。
上手要点:允许动态调整计划与失败回退;例如在 CrewAI 中可通过 planning=True 启用。

多智能体模式(Multi-Agent)

是什么:像一个小团队——各司其职、可各自用工具,必要时还能互相委派;由“经理智能体”统筹。
类比:调研同学搜集资料、分析同学评估风险、写作同学出稿、组长统筹合稿。
上手要点:明确角色边界共享记忆,避免沟通成本爆炸。

5个应用层次

基础响应器(Basic responder)

人主导流程,模型只按输入给一次性输出,几乎不控流程。

路由(Router)

人预设可走的路径或函数;模型只做“走哪条路”的基础决策。

工具调用(Tool calling)

人定义可用工具集合,模型决定何时用、怎么用(含参数)。

多智能体(Multi-agent)

经理智能体协调多子智能体,按层级与角色协作推进。

自主(Autonomous)

最高级,模型能独立生成并执行新代码,像“独立 AI 开发者”。

必备“地基”:记忆与护栏

  • 记忆(Memory):让智能体不再“每次从零开始”。常见有:短期记忆(会话上下文)、长期记忆(持久偏好)、实体记忆(关键对象档案)。
  • 护栏(Guardrails):防走偏、防乱用工具、防无限循环;实操上常见做法:限制工具用量、设置验证关卡、准备回退/人工介入。

从 0 到 1:小白上手清单

  • 起步就用“层次 1–3”:先把“基础响应→路由→工具调用”跑通(如接一个检索/查询工具)。
  • 再叠“设计模式”:在工具调用之上加入反思(提高正确性)、ReAct(复杂任务求解)、规划(多步骤),最后考虑多智能体协作。
  • 加上“护栏+记忆”:为关键步骤设校验点、成本/次数限额;把失败案例沉淀进知识与长记忆。
  • 度量与回放:给每次运行留“黑盒记录”(中间态、调用日志),方便复盘和优化(特别是 ReAct/多智能体)。

三套“拿来就用”的入门配方

  • Agentic RAG(检索增强 + 工具使用/多智能体):一个“检索员”负责向量库/网页检索,一个“写作员”负责成文,经理整合输出。
  • 航班搜索(多智能体 + 规划):搜索代理用无头浏览器查 Kayak,摘要代理整理结果;流程里打开规划开关。
  • 金融分析(工具调用 + 代码执行):解析查询→写代码→沙箱执行→画图出结论,整套流程可由经理代理编排。

常见坑位与规避

  • 循环跑飞:ReAct 容易“想太多做太多”,为循环次数、总时长、工具调用数设上限。
  • 数据过旧或不实:在工具使用阶段强制校验来源时间与可信度;不通过就回退。
  • 多智能体“人多嘴杂”:明确角色边界与交互接口,经理统一路由与合并结果。

把“5种设计模式”当工具箱,把“5个应用层次”当升级路线。先用 1–3 层把“能办事”的基本盘打牢,再引入反思、ReAct 与规划,最后根据业务复杂度尝试多智能体与更高自治。这样既稳、又能持续进阶。

来源:https://www.dailydoseofds.com/p/hands-on-building-a-multi-agent-news-generator/

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