有人整理 15 种 AI Agent 设计模式，分单体、多体、反馈三层
MaryamMiradi · x · 2026-11-12
X 用户 @MaryamMiradi 称在构建 400+ 个 AI Agent 后，整理了 15 种关键的 Agent 设计模式，按三层划分：
第一层：单 Agent 模式
- ReAct：推理与行动交替，每次工具调用前先思考。
- Plan-and-Execute：先出完整计划，再逐步执行。
- Reflection / Self-Critique：自我审查输出并迭代。
- Tool Use / Function Calling：由 agent 决定调用哪个外部工具、何时调用。
第二层：多 Agent 编排
- Orchestrator-Subagent：协调者拆解目标并分派给专职 worker。
- Supervisor：控制器路由任务、监控输出并设质量门。
- Hierarchical Agents：多层 orchestrator 管理下层 orchestrator。
- Sequential Pipeline：逐个 agent 完成任务并传递结果。
- Parallel Fan-Out / Fan-In：任务并行拆分后合并结果。
- MapReduce：分发子任务后聚合成单一输出。
- Debate / Adversarial：多个 agent 辩论对立立场，由裁判裁决。
第三层：迭代与反馈循环
- Evaluator-Optimizer：一个生成、一个打分，循环到质量达标。
- Critic-Actor：critic 给结构化反馈，actor 迭代改进。
- Self-Healing / Retry Loop：失败后诊断错误并用修正策略重试。
- HITL：在设定检查点由人批准、纠正或改向。
作者称单 Agent 模式定义单个 agent 能做什么，多 Agent 模式定义负载下如何协作，反馈循环定义系统如何恢复与改进，并借此推广其 AI Agent 培训课程。
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