摘要： 本文为 Google 发布的《Agentic Design Patterns》阅读笔记，提炼出构建智能 Agent 的关键模式、工程挑战与前沿方向，便于快速浏览与复用。
在过去的几天里，我深入研读了 Google 发布的《Agentic Design Patterns》文档。这不仅仅是一份技术手册，更像是 AI 系统设计的一张藏宝图。随着大语言模型（LLM）能力的飞跃，我们正在见证从单纯的“人机对话”（Chatbot）向“代理工作流”（Agentic Workflows）的范式转变。
这份文档详细阐述了构建真正的智能 Agent 所需的设计模式。与其说是罗列技术点，不如说它在教我们如何像软件架构师一样思考 AI 系统。以下是我阅读后的核心感悟与总结。
1. 掌控控制流：从线性到动态
一切的起点不仅仅是给 LLM 一个 Prompt。要构建能够解决复杂问题的 Agent，我们需要像编写代码一样设计它们的“思维路径”。
- Prompt Chaining（提示词链） 是最基础的构建块。通过将复杂任务拆解为序列，我们能保证每一步的质量。
- Routing（路由） 和 Parallelization（并行化） 则引入了逻辑分支和并发处理。就像传统软件工程中的
if/else和多线程，由于 Agent 的每一步都可能是昂贵的模型调用，合理的路由（把简单问题交给小模型，复杂问题交给大模型）和并行执行能极大地优化成本和效率。
2. 赋予 Agent “深思熟虑” 的思考能力
最让我印象深刻的部分是如何让 Agent “慢下来思考”。人类有直觉和深思熟虑，Agent 同样需要。
- Reasoning & Planning（推理与规划）：我们不再仅仅要求 Agent “回答”，而是要求它“规划”。无论是 ReAct 模式（推理+行动），还是思维链（CoT）、思维树（ToT），核心都是让 Agent 在行动前先在内部沙盒中推演。
- Reflection（反思）：这是提升 Agent 质量的关键。通过引入“批评家（Critic）”角色，让 Agent 检查自己的输出，自我纠正。这种生成-反思的循环，往往比单纯使用更强的模型更能提升效果。
3. 连接物理世界：手、眼与协议
一个被困在对话框里的 LLM 只是一个“缸中之脑”。要成为 Agent，它需要通过工具与世界交互。
- Tool Use（工具使用） 让 LLM 能够调用 API、查询数据库或执行代码。
- Model Context Protocol (MCP)：这是书中的一个亮点。MCP 试图标准化 LLM 与数据源/工具的连接方式。就像 USB 标准化了外设接口一样，MCP 旨在解决工具集成的 N*M 问题，让 Agent 能更通用地连接万物。
- RAG（检索增强生成） 则解决了知识的静态性问题，让 Agent 拥有了实时查阅资料的能力。
4. 协作的艺术：多 Agent 系统
随着任务复杂度的提升，单个 Agent 往往力不从心。书中展示了 Multi-Agent Collaboration（多 Agent 协作） 的魅力。
- 通过角色扮演（如研究员、作家、编辑），多个专精的 Agent 可以像人类团队一样分工协作。
- Inter-Agent Communication (A2A) 探讨了异构 Agent 之间如何通信。未来我们可能会看到不同平台、不同架构的 Agent 之间通过标准化协议互相“雇佣”完成任务，形成一个 Agent 经济网络。
5. 跨越 Demo 到生产的鸿沟：稳健性与安全
在 Demo 中跑通一个 Agent 很容易，但在生产环境中让它稳定运行却是另一回事。文档后半部分花费了大量篇幅讨论工程化问题：
- Guardrails（安全护栏）：必须有机制防止 Agent 越界，无论是越狱攻击还是产生有害内容。
- Evaluation & Monitoring（评估与监控）：如何评估一个概率性的系统？传统的单元测试已经不够了。我们需要跟踪 Agent 的“轨迹（Trajectory）”，甚至使用 LLM-as-a-Judge 来进行定性评估。
- Resilience（韧性）：Exception Handling（异常处理） 和 Goal Monitoring（目标监控） 确保 Agent 在遇到错误时不会卡死，而是能像人类一样尝试替代方案或寻求帮助（Human-in-the-Loop）。
6. 前沿：探索与进化
最后，书中触及了一些非常前沿的概念。
- Exploration（探索）：Agent 不再是被动执行，而是主动去发现未知，比如像科学探索一样提出假设并验证。
- Resource-Aware（资源感知）：Agent 作为一个经济人，需要在计算成本、延迟和质量之间做权衡。
- Learning（学习）：从简单的上下文记忆（Memory）进化到能更新自身策略的学习型 Agent。
结语
《Agentic Design Patterns》不仅是一份技术文档，更是一份宣言。它宣告了 AI 开发正在从“提示词工程（Prompt Engineering）”转向“Agent 工程（Agent Engineering）”。
未来的软件开发，或许不再是编写固定的逻辑，而是设计 Agent 的组织架构、制定它们之间的协作协议、并为它们设定合理的护栏与目标。我们正在从工具的使用者，转变为数字员工的管理者。