我们讨论的智能体模式侧重于在大语言模型之间协调交互和管理智能体内部的信息流（如提示链、路由、并行化和反思模式）。但如果要让智能体真正有用、能与现实世界或外部系统交互，就必须赋予它们使用工具的能力。工具使用模式通常通过函数调用（Function Calling）机制实现，使智能体能够与外部 API、数据库、服务交互，甚至直接执行代码。它允许作为智能体核心的大语言模型根据用户请求或当前任务状态，来决定

反思模式为智能体的工作流程提供了自我修正的关键手段，使其能通过多次迭代而不是一次性完成任务来持续改进。具体做法是形成一个循环：系统先生成初稿，然后按照既定标准对其进行评估，最后根据评估结果生成更完善的输出。这种评估既可以由智能体自己完成（自我反思），也可以由一个专门的评论者智能体来执行。通常后一种方式更有效，也是该模式的一个重要架构决策。

并行模式涉及同时执行多个组件，例如大语言模型调用、工具使用，甚至整个子智能体（见图 1）。与等待一个步骤完成后再开始下一个步骤不同，并行执行允许独立任务同时运行，这大大缩短了那些可以分解为相互独立部分的任务的总执行时间。

提示链虽然是执行确定性线性工作流的基础方法，但在需要自适应响应的场景下显得力不从心。现实场景中，智能体系统往往要根据环境状态、用户输入或上一步的执行结果等情境信息，从多个可选方案中选择合适的行动路径。路由（Routing）机制就是实现这种控制流分发的关键技术，它决定该将请求交给哪个功能模块、工具或子流程处理。路由为智能体引入了条件分支能力，让系统不再沿着固定流程执行，而是能根据实际情况动态选择最优

提示链模式，也称为「管道模式」，是利用大语言模型处理复杂任务的一种强大范式。它不期望用单一步骤解决复杂问题，而是采用「分而治之」策略。其核心思想是将难题拆解为一系列更小、更易管理的子问题。每个子问题通过专门设计的提示独立解决，前一步的输出传递给下一步作为输入。这种顺序处理技术天然具备模块化和清晰性特点。通过分解复杂任务，每个独立步骤都变得更易于理解和调试，从而使整个流程更加稳健、更具可解释性。链条

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