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设计模式

产品经理研读：Agent的九种设计模式(图解+代码)

接下来讲讲每个模式的原理，以及代码实现(看代码能帮助产品经理加深理解，因为这些设计模式都是以结构化 prompt 的方式藏在代码里)。

朝阳区靓仔_James
2026-03-25 11:08:28

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#产品经理 #设计模式 #人工智能 +3
Agno 多 Agent 协作入门：一篇文章搞懂设计模式基础

你肯定已经用 LLM 做过不少东西了，写文案、做问答、甚至写代码都没问题。但当问题变复杂了，一个 Agent 就不够用了。比如你要做一个内容创作系统：需要有人搜资料，有人写初稿，有人做校对，有人排版式。一个 Agent 样样都做，结果就是样样都不精。多 Agent 协作就是把一个复杂任务拆解给多个专业 Agent 来做，每个 Agent 专注自己擅长的部分，最后一起把事情做好。就像现实中的公司：产

 vsonli
2026-04-01 10:47:51

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#设计模式 #java #数据库
法律行业 AI 知识系统落地全流程：从法律知识治理、RAG 检索到 Graph RAG 与 Legal Agent

构建可治理、可检索、可推理、可追溯的企业级法律知识操作系统（Legal Knowledge OS）

程序猿李巡天
2026-06-02 20:09:23

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#人工智能 #机器学习 #深度学习 +4
详解AI-Agent中的MCP（Model Context Protocol），与function call的区别与联系

摘要： MCP（Model Context Protocol）与Function Call在工业级AI-Agent架构中存在本质差异。Function Call是模型调用工具的具体动作（如结构化指令执行），而MCP是管理工具调用与上下文的协议层，相当于AI Agent的“操作系统”。核心区别：抽象层级：Function Call关注单次工具调用（动作层），MCP管理多轮调度、状态、权限等（协议

 code_pgf
2026-06-24 19:11:55

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#人工智能 #设计模式
AI Agent 主流设计模式详解

本文详解了AI Agent的五种主流设计模式：ReAct（推理与行动交织）、Reflection（自我反思与迭代）、Planning（先规划再执行）、Tool Use（调用外部工具）和Multi-Agent（多智能体协作）。这些模式可组合使用，形成不同复杂度的解决方案。ReAct是最基础的模式，通过思考-行动-观察的循环推进任务；Reflection通过生成-评审-改进提升输出质量；Plannin

code_pgf
2026-06-23 19:36:16

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 14

#人工智能 #设计模式 #javascript
Agent Skill规范、构建与设计模式

Skill 不是 Prompt——它是围绕任务、工具、流程和输出边界的结构化行为设计。写好 Skill 的关键在于理解规范标准、掌握构建方法论、选择合适的设计模式。

Python编程杰哥
2026-06-18 12:01:16

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#设计模式 #人工智能 #架构 +3
设计模式完整笔记（通俗易懂版）（OpenClaw生成）

解决什么问题：一个工厂能生产一整套相关产品。

学而不思则啊？啊…啊！
2026-05-22 15:31:16

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#设计模式 #单例模式
我花一周拆解了企业级Skills库的全套设计模式

你团队现在跑的几百个测试脚本里，哪些适合抽象成 Skill，哪些天生就不适合 Agent 调用？如果你还没开始问这个问题，一年后这些脚本大概率会变成没人维护的技术债。而能够回答这个问题的人，已经在构建下一个周期的测试基础设施了。

小舟畅学
2026-05-07 11:49:51

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 10

#设计模式 #人工智能
多智能体协调入门基础教程（非常详细），Anthropic官方出品，看这篇就够了！

一个很常见的误区是：团队往往会选那个"听起来最高级"的模式，而不是最适合当前问题的那个。更务实的做法是：**从能解决问题的最简单模式出发，观察它在哪里卡住，再往更复杂的方向演进。

Python编程杰哥
2026-04-14 21:45:52

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 6

#设计模式 #人工智能 #milvus +1
AI智能体设计模式开源翻译：构建结构化知识地图与社区协作实践

在人工智能应用开发领域，设计模式是解决复杂问题的可复用方案，它通过提炼最佳实践，为系统构建提供清晰蓝图。其核心原理在于将经验抽象为通用模板，指导开发者高效实现功能并规避常见陷阱。对于AI智能体系统而言，设计模式的价值尤为突出，它能系统化地组织从提示工程、任务规划到多智能体协作等关键技术，大幅降低开发门槛。当前，围绕大语言模型构建自主智能体的需求日益增长，掌握其设计模式成为开发者的关键技能。本文聚焦

 牛新哲
2026-04-24 14:22:57

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 8

#AI智能体 #设计模式
AI智能体工程化：从模式到技能的构建与编排实践

在AI应用开发领域，设计模式与工程化实践是提升系统可靠性和可维护性的关键。通过将复杂任务分解为可复用的技能模块，并运用工具调用、ReAct、链式、路由等核心模式，开发者能够以确定性的程序逻辑引导大语言模型的能力。这种组合智能的范式迁移，不仅解决了单体智能在复杂任务中面临的不可靠、不可控等问题，还大幅降低了AI能力集成到业务系统的门槛。其技术价值在于将AI从黑盒魔法转变为可规划、可调试、可运维的软件

 嗹国学长
2026-04-24 15:35:09

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 8

#AI智能体 #设计模式
AI智能体设计模式解析：工具调用、工作流编排与反思机制实践

在构建基于大语言模型（LLM）的应用系统时，设计模式是提升工程化水平的关键。从软件工程的角度看，设计模式提供了可复用的解决方案框架，用于应对特定场景下的架构挑战。在AI智能体领域，核心原理是将LLM作为决策中心，通过结构化模式组织其与外部工具和流程的交互，从而实现能力扩展与责任分离。这一技术价值在于大幅提升系统的可维护性、灵活性和可靠性，使AI应用从“能跑通”进化到“跑得好”。典型的应用场景包括智

 weixin_33701564
2026-04-24 12:40:19

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 8

#AI智能体 #设计模式
AI智能体设计模式：从概念到工程实践的21个核心模式解析

在人工智能领域，智能体系统正从概念验证迈向工程化部署。其核心原理在于通过大语言模型与环境交互，实现自主决策与任务执行。这一技术的核心价值在于将AI能力转化为稳定、可扩展的生产力工具。在实际应用场景中，开发者常面临状态管理、任务分解、错误恢复和多智能体协作等共性挑战。借鉴软件工程的设计模式思想，《Agentic Design Patterns》系统性地提炼了21个模式，为解决这些工程难题提供了实战框

 H_MZ
2026-04-24 15:16:21

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 6

#AI智能体 #设计模式
AI智能体设计模式解析：提升开发效率的7种核心方法

智能体设计模式是构建高效AI系统的关键架构方法，其核心原理是通过模块化设计实现推理、行动与反思的解耦。在工程实践中，这些模式能显著提升开发效率并降低运维成本，特别适用于需要可解释性和可靠性的企业级应用场景。ReAct模式通过显式分离推理与行动阶段，为医疗诊断等高风险领域提供可追溯的决策过程；而反思模式则赋予系统自我修正能力，在金融风控等场景中实现自动化的质量管控。当前主流的技术实现包括工具使用扩展

 金尼玛哈
2026-04-25 16:15:17

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 10

#AI智能体 #设计模式
AI智能体设计模式实战：从工具调用到多智能体协作的工程化指南

在人工智能工程化领域，设计模式是应对复杂软件系统挑战的经典解决方案。其核心原理在于将反复出现的工程问题抽象为可复用的模板，从而提升代码的可维护性、可扩展性与团队协作效率。在AI智能体开发中，这一思想的价值尤为凸显，它帮助开发者系统化地解决大语言模型与外部环境交互、任务规划、状态管理等核心难题。具体到技术实现，诸如工具调用模式为智能体赋予了执行具体操作的能力，而规划与执行模式则通过动态评估与调整机制

 weixin_30553777
2026-04-25 14:28:41

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 7

#AI智能体 #设计模式
智能体AI设计模式：提升系统效率40%的7种实战方案

智能体（Agentic）AI系统通过自主决策和目标导向行为，正在改变传统AI的应用范式。其核心原理在于模拟人类协作机制，通过分层决策、动态角色分配等技术实现群体智能。这类系统在金融风控、电商客服等场景中展现出显著价值，能提升35%以上的响应速度并降低30%重复工作。本文深入解析的gRPC通信架构和强化学习角色分配等关键技术，为构建高效智能体系统提供了工程实践参考，其中分层决策架构和竞合式设计模式尤

 xuliagn
2026-04-27 12:58:57

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 6

#设计模式
智能体设计模式：7种核心模式解析与实践

智能体（Agentic AI）作为人工智能领域的重要技术，通过自主决策和动态适应能力正在改变传统任务处理方式。其核心原理在于将复杂问题分解为可管理的子任务，并基于环境反馈持续优化决策路径。在工程实践中，合理运用目标分解、动态规划等设计模式能显著提升系统性能，特别是在电商客服、物流调度等需要实时响应的场景中。多智能体协作和持续学习等进阶模式则进一步扩展了应用边界，如智能制造中的设备协同优化。本文重点

 白街山人
2026-04-27 10:21:25

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 4

#设计模式
每位ADK开发者都应掌握的5种Agent Skill设计模式 5 Agent Skill design patterns every ADK developer should know

摘要：本文介绍了5种ADK开发者必备的AgentSkill设计模式，帮助解决智能体开发中的内容设计挑战。1) 工具封装器：为智能体提供特定库的按需上下文；2) 生成器：通过模板确保输出一致性；3) 评审员：分离检查内容与检查方式；4) 逆向模式：智能体先收集完整需求再执行；5) 流水线：强制执行多步骤工作流程。这些模式可组合使用，通过ADK的SkillToolset实现渐进式披露，避免将复杂指令塞

 RR1335
2026-04-28 10:49:09

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 23

#设计模式
OpenClaw 和 Hermes Agent的不同设计哲学

如果你是打算做二次开发如果你的目标是“工具的广度”（支持更多 App、更炫的 UI、更强的连接性），请基于OpenClaw开发。如果你的目标是“智能的深度”（更强的学习能力、更好的长程记忆、自主解决复杂问题），请基于开发。

鹏rui
2026-04-29 15:38:03

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 9

#人工智能 #开源 #设计模式 +1
智能体工作流设计模式与实践指南

智能体工作流是自动化系统中的核心技术，通过模块化行为单元组合实现复杂业务场景的自动化处理。其核心原理在于环境感知、动态决策和多智能体协同，关键技术包括控制中枢模式、黑板模式等架构设计。在工程实践中，这些模式能显著提升系统在电商客服、智能制造等场景的适应性和效率。以有限状态机为例，通过状态转移规则可有效处理订单生命周期；而行为树模式则更适合游戏AI等复杂决策场景。合理运用合约网协议、断路器模式等协同

 如云长翩
2026-04-29 13:36:03

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 7

#设计模式
5 种 Agent 设计模式全景解析：从 ReAct 到多智能体协作

Agent 设计模式是构建智能代理系统的核心方法论。本文系统讲解 5 种主流 Agent 设计模式（ReAct、CodeAct、Agentic RAG、Self-Reflection、Multi-Agent Planner），涵盖核心思想、适用场景、优缺点对比及架构实现，为开发者提供完整的 Agent 设计选型指南。

weixin_49880752
2026-04-30 09:53:39

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 25

#设计模式 #react.js #前端 +1
【智能体】Agent的四种设计模式之：ReAct

Agent 工作模式之一：ReAct（边想边做）—— 所有智能体的“元模式”

Carl_奕然
2026-05-02 17:50:06

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 7

#设计模式 #人工智能 #语言模型
025年-2026年AI智能体学术论文发表机构共现网络图

✓红蓝紫集群内高校以北美公立强校、欧洲顶尖理工院校为主，在智能体的底层理论（如多智能体博弈、强化学习框架）、算法创新方向具备传统优势，节点间的交叉合作覆盖范围广，跨国家 /区域合作比中国集群更普遍。集群内部的绿色连线密集，国内头部高校与中科院体系形成了稳定的合作网络，呈现 “国家队 +顶尖高校” 的协同模式，在多智能体系统、智能体工程化等方向形成了合力。✓部分欧美机构与中国机构集群存在直接连线，是

 workflower
2026-05-07 20:41:45

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 7

#人工智能 #动态规划 #设计模式 +2
智能体设计模式解析：从顺序链到自主智能体的工程实践

在人工智能应用开发领域，设计模式是解决复杂系统架构问题的可复用方案。智能体（Agent）作为基于大语言模型（LLM）的核心应用范式，其设计模式通过模块化、标准化的方式管理任务编排与状态流转。从基础的顺序链模式到灵活的路由器模式，再到高度自治的自主智能体模式，这些模式为复杂工作流提供了清晰的控制逻辑。在工程实践中，技能抽象与组合模式实现了功能模块的解耦与复用，而状态管理与上下文传递模式则确保了多步骤

 ?Briella
2026-05-08 09:32:02

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 13

#设计模式
代码考古学：从Qclaw-old项目分析规则引擎设计与演进

规则引擎作为实现业务逻辑与核心代码解耦的关键技术，其核心原理在于将可变业务规则抽象为可独立配置、管理和执行的组件。通过定义规则、条件和动作的模型，并利用模式匹配算法（如Rete或顺序匹配），规则引擎实现了业务决策的动态化与外部化，从而提升系统的灵活性和可维护性。在软件工程实践中，规则引擎广泛应用于风控系统、促销活动、工单流程等需要频繁变更业务逻辑的场景。本文以开源项目Qclaw-old为标本，深入

 老铁爱金衫
2026-05-09 16:36:01

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 7

#设计模式
告别“模型债”：坤擎智能体企业级 AI 模型管理实战与架构全解

企业内部模型数量激增、API 密钥散落、调试成本失控，如何破局？本文深度解析「坤擎智能体平台」模型管理模块的四层架构设计，涵盖统一配置管理、智能调试器、推理过程分离、AES256 安全加密及高并发缓存优化。结合金融风控与客服场景案例，给出可落地的企业级 AI 模型管理工程实践，适合后端架构师与 AI 平台开发者参考。

月思景
2026-05-11 10:42:41

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 7

#人工智能 #架构 #spring boot +2
【智能体】Agent的四种设计模式之：Plan-and-Execute

Agent四种设计模式之：Plan-and-Execute

Carl_奕然
2026-05-12 07:53:18

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 6

#设计模式 #人工智能 #python
MicroWind：AI编程知识库——算法/设计模式/提示词/Skill，助你转型AI驱动者

MicroWind是一个面向AI时代的编程核心知识库，包含四大核心仓库：算法思想（多语言实现）、设计模式与架构思维、提示词工程（14个场景示例）和编程技能知识库（100+结构化技能）。该项目旨在帮助程序员从代码编写者转型为AI指挥者和决策者，通过掌握数据结构、算法、设计模式和提示词工程等核心知识，更好地利用AI工具提升开发效率和质量。适用于大学生、程序员和架构师适应AI时代的技能升级需求。

刀法如飞
2026-04-16 14:01:48

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 5

#人工智能 #算法 #数据结构 +1
OpenClaw 多智能体系统实践

OpenClaw 不应该只是一个简单的 AI 命令工具，而应该逐步演化成一个具备以下能力的本地智能体系统：- 有明确 Agent 分工；- 有项目级长期记忆；- 有 Agent 级独立记忆；- 有上下文裁剪机制；- 有成本控制策略；- 有 Gateway 服务；- 有本地工具调用能力；- 能和智能终端、MCP、桌面文件系统联动；- 能够长期服务于一个持续迭代的项目。

Maddie_Mo
2026-04-18 09:47:00

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 6

#人工智能 #python #设计模式 +2
收藏 | 从单个Skill到编排集合：解锁完整解决方案，小白程序员必备的大模型进阶指南

文章指出单个Skill仅解决业务中的点问题，而多个Skill的编排集合才是完整的解决方案。许多人在使用单个Skill时遇到瓶颈，是因为Skill之间缺乏有效连接。文章以劳动人事合规为例，详细阐述了如何将复杂业务流程拆分成多个独立Skill，并通过Skill编排实现流程自动化和数据流转。文章还对比了Skill编排与Agentic Workflow的区别，强调Skill编排更注重业务逻辑表达，降低了业

 学编程的头没秃
2026-04-17 14:26:32

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 24

#设计模式 #人工智能 #架构
多智能体协作，不是多开几个 Agent：从中介者模式看 OpenClaw 和 Hermes Agent

多智能体不是多开几个 Agent，而是把软件行业过去二十年已经踩明白的网关、工作流、监督树和控制回路重新搬回 LLM 时代。结合 OpenClaw 和 Hermes Agent 这两条路线，这篇文章从中介者模式、业务架构演进和伪代码三个层面，解释多智能体真正的竞争点为什么会落在编排、隔离、上下文治理和失败恢复上。

温城说
2026-04-15 10:34:28

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 52

#中介者模式 #人工智能 #设计模式
Google ADK Agent 开发入门：5种Skill 设计模式手把手教程（2026 最新）

本文用 5 个可运行的代码模板，带你掌握 ADK 中最核心的 Skill 设计模式——从最简单的顺序执行，到生产级的多专家协作。很多同学跑完 ADK 的 Hello World 后就卡住了：Agent 能跑但很脆弱，加需求就崩。根本原因是没有选对 Skill 的组织方式。这篇帮你理清楚 5 种模式分别怎么用、什么场景该选哪个。

ai_liu_de_hua
2026-03-26 13:43:10

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 13

#设计模式
OpenClaw企业落地实战攻略（非常详细），5个进阶配置助你抓住千亿红利，从入门到精通，收藏这一篇就够了！

有个美国人把 OpenClaw 装进 MacBook，配上一套专门为屋顶承包商定制的 Skills，接好 HubSpot CRM，加上行业专属的 SOUL.md，然后直接寄给客户。

程序猿李巡天
2026-03-24 14:10:07

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 5

#人工智能 #大数据 #spring +3