构建 AI agent 前:先定义它的决策边界,附 8 种设计模式
techNmak · x · 2026-10-04
techNmak 长文系统梳理 agent 架构设计的核心原则:先决定 agent 被允许决定什么,再用 8 种模式组合搭配,LLM 不必掌控整个流程。
- Prompt Chaining(提示链):预先定义阶段,每次模型调用处理上一阶段输出,阶段间可插入检查拦截不当中间结果。
- Routing(路由):先分类请求再分发到不同处理器/提示词/模型,分类可用 LLM 或传统分类器。
- Parallel Execution(并行执行):并发运行独立调用再汇总,有依赖的调用需等待。
- Orchestrator–Workers(编排者-工人):LLM 动态拆解子任务、分派给 worker 并汇总,worker 可并行,可与并行执行共存。
- Evaluator–Optimizer(评估-优化):生成候选→按明确标准评估→反馈修订,不改模型权重;须设停止上限,勿假设多改一轮一定更好。
- Tool Use(工具使用):模型只输出结构化工具请求,执行由应用或服务商运行时完成,「请求」与「实际执行」分离。
- Plan-and-Execute(规划-执行):LLM 生成任务步骤、执行器落地,反馈可触发重规划,比固定提示链更灵活。
- Human Review(人工审核):关键动作前暂停等人批准或拒绝,拒绝可作反馈返回而不终止整个工作流。
作者以退款流程为例:请求先路由,经工具取回订单详情,人工批准后才执行打款——模型可完成调查但无权自行动钱。
「编程与Agent」频道最新
- 开发者质疑 24/7 常驻 Agent 用例:八成人根本用不上 — felpix_ · 2026-10-04
- 浏览器版 Figma 做 MCP 很难,本地应用却免费:每调用都计费是关键差异 — rms80 · 2026-10-04
- 用 LangGraph 复刻六助手医疗 AI 管线，破解 150 万美元部署难题 — MaryamMiradi · 2026-10-04
- 用 DESIGN.md 统一设计规范,让 Claude Code 不再生成杂乱 UI — dr_cintas · 2026-10-04
- 逼自己一天不用手干活全交 AI,收获远超一年 — TJLarkin23 · 2026-10-04
- Agent Skills 目录安装量破 155 万，正取代 GitHub Stars 成新指标 — iamsahaj_xyz · 2026-10-04