Agentic 设计模式拆解：6 种结构的优缺点与应用场景

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Agentic AI 这项技术并不新，只是模型性能提高后让它从研究环境走向了可以规模化落地的阶段。

所以这篇文章总结一些常见的设计模式，这些模式归纳了在大量已验证实现中反复出现的共性，可以视为一组结构化的骨架，用来理解智能体（Agent）、用户、模型和工具之间的核心交互。

下面会介绍 5 种常见的设计模式：

1. 单一智能体（Single Agent）
2. 顺序智能体（Sequential Agents）
3. 并行智能体（Parallel Agents）
4. 循环与评审（Loop & Critic）
5. 协调者与子智能体（Coordinator & Sub-agents）

额外补充一种：作为工具的子智能体（Sub-Agents as Tools）。

单智能体模式

单智能体模式（图 1）从实现角度看是最简单的一种，需要维护的系统级指令和工具定义资产范围较窄。

图 1. 单智能体设计模式示意图

这种模式的做法是给单个智能体绑定相关的工具定义和指令。如果任务本身不复杂、只依赖几件专用工具，它会表现得不错——优点包括：

• 部署简单
• 调试更容易
• 端到端任务延迟更低

当任务开始要求编排多步骤逻辑和多种工具时，单一智能体就会暴露出短板：

• 难以遵循庞大的系统提示（system prompt）逻辑
• 整个工作流出现单点故障

顺序智能体

顺序智能体是多智能体系统最简单的一种实例化形式，要求各个智能体像流水线一样工作：前一个智能体的输出直接作为后一个智能体的输入。为了便于讨论，这里只考虑由两个专用智能体组成的顺序结构（图 2）。

图 2. 顺序智能体设计模式示意图

顺序智能体通过共享的短期记忆状态传递数据，两个智能体不仅能访问数据本身，还能在分担整体职责的过程中共享任务状态。

专用智能体的优势在于：

• 指令集更窄，可以把上下文集中用于执行子任务
• 顺序结构把执行顺序“硬编码”进了工作流，消除了多步骤任务里常见的乱序执行风险
• 每个智能体的 LLM 调用次数更少，调试和状态管理都更轻

另一面顺序智能体的执行受到比较硬的约束：

• 序列中的步骤通常无法跳过，即便某个工作流变体并不需要某一步
• 后一个智能体必须等待前一个的输出，延迟会逐级累积

并行智能体

有些任务受益于多智能体协作，但并不需要顺序执行——这时候并行智能体模式（图 3）就有了用武之地。独立任务并行执行，对端到端延迟有比较直接的改善。

图 3. 并行智能体设计模式示意图

和计算里任何并行任务一样，这种模式会带来一些额外风险：

• 单位时间内的资源消耗更高，并行的智能体会同时消耗 Token 并争抢资源
• 调试和根因分析更难
• 出现竞态条件（race condition），并行工作流的输出可能互不兼容

竞态条件的代价不容低估，因为它可能迫使整个工作流重新走一遍完整的往返。一种常见的缓解办法，是在并行智能体之后挂一个最终的聚合器（aggregator）智能体。聚合器可以看作整条链路上最后一个顺序智能体，负责合并各路并行输出，给出一个连贯且贴合请求要求的结果。

循环与评审

智能体的输出必须满足某个严格条件。比如编码智能体的输出，必须能通过特定的单元测试才算有效。循环与评审模式提供了一种简单的护栏（guardrail）思路——让一个专用智能体充当另一个智能体输出的“评审者（critic）”或“审批者（approver）”（图 4）。

图 4. 循环与评审设计模式示意图。为简化可视化，图中省略了模型与工具方框。

这种模式的主要陷阱是无限重试循环因此需要：

• 配置最大循环次数，避免评审者与生产者之间陷入恶性、浪费资源的拒绝/重试循环
• 仔细定义退出条件，减少评审者的假阴性拒绝和假阳性通过

协调者与子智能体

协调者模式（图 5）大概是当下最常见的一种，它引入了智能体的层级结构和任务分解：一个主智能体协调工作流，并管理多个子智能体的状态。这种模式里的子智能体通常预先配置好了特定的指令和工具，主智能体负责分配并跟踪它们的工作。

图 5. 协调者设计模式示意图。为简化可视化，图中省略了模型与工具方框。

子智能体可以按照前面讨论过的任意模式来编排——并行、顺序、循环都行。这带来的好处包括：

• 整体模式可塑性强，便于按需调整结构
• 可以承载复杂的任务分解与执行
• 分层状态管理使智能体之间的数据交换与协作更顺畅

层级化结构同时也带来一些代价：

• 延迟和成本更高，主智能体的编排、子智能体的启停都会消耗额外的资源和 Token
• 管理开销膨胀，越多的主智能体与子智能体，就需要越多的专用系统提示、工具定义和访问控制

作为工具的子智能体

另一种比较常见的模式——作为工具的子智能体（Sub-Agents as Tools），把端到端工作流的控制权最大程度地交给主智能体。它和协调者模式很像，区别在于：主智能体不再把宽泛的、自治性的任务委派出去，而是为狭窄的、增量式的动作临时启用子智能体——例如执行某个特定工具，然后把输出返回。

这种模式下，子智能体是无状态（stateless）的。它们不保留上下文，也不与主智能体以外的任何实体交换信息。这样主智能体就对工作流的状态和记忆拥有绝对控制权，能避免系统范围内出现“上下文漂移（context drift）”。

控制权集中带来的代价是，对指令集的精确度要求很高。子智能体必须能给出结构化、有意义的数据；主智能体则要足够成熟，能把这些增量步骤综合成最终结果。

总结

Agentic 设计模式仍在演化中。生产环境里真正合适的模式，往往是本文所述基础模式的混合或调整版本。

图 6 是一份简单的速查表，列出了几个关键要点。

一张表格，总结了这 6 种设计模式的优缺点和最适合的应用场景。

作者：Eduardo Alvarez

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