開篇

?最近，“Agentic AI” 的熱度在技術圈迅速躥紅。但我認為，這不是偶然現象，而是 AI 技術發展到當前階段的一個必然產物。OpenAI、Google、Anthropic 這些大公司已經將基礎大模型的能力推進到了一個很高的水平 —— 強大的理解、生成和推理能力不再是稀缺品。

市場核心命題由此轉變：如何將這強大的基礎智能，轉化為能真正解決商業痛點、創造價值的實用方案。無論是企業還是開發者，目光都已超越模型的實驗室表現或炫目的演示。他們迫切需要的，是能夠無縫嵌入真實業務流程、精準完成復雜具體任務的引擎。

但現實世界的商業邏輯從來不是簡單的一問一答。它天然充滿了糾纏的復雜性：任務往往包含一連串需要動態決策的環節、涉及調用多種專業工具、要求持續追蹤狀態變化、并具備自主規劃執行路徑的能力。這是一個環環相扣、需動態適應的多步驟過程。

這正是基礎模型顯露力不從心的地方：它如同一個擁有超凡 “腦力” 的天才，卻不擅長管理流程、記錄任務狀態、協調多個執行步驟，更別提從容處理過程中的意外和差錯。讓這樣一個 “天才” 直接上陣處理端到端的復雜業務？結果往往是效率低下、表現笨拙、穩定性堪憂 —— 它缺了一套至關重要的 “執行力” 系統。

Agentic AI 的核心使命，正是填補這個巨大的空白。它并非憑空創造新模型，而是引入了一種革命性的架構思想：將龐雜任務拆解，交給一群職責清晰的 “智能體”（Agents）去執行。 每個智能體都如同一位專精的 “數字工作者”：目標明確（知道要干什么），能力齊備（掌握必要的工具，如調用 API 或查詢數據庫），判斷有理（遵循設定的決策邏輯），反應敏銳（能感知環境變化，如上下文、用戶輸入、系統狀態）。

傳統 AI VS Agentic AI

大家可以想象這種場景，當大模型扮演電商銷售人員處理客戶投訴： “已付款但未收到訂單確認”的投訴。

傳統大模型： 生成一條建議如 “請檢查郵箱垃圾箱或聯系客服”，然后 ——處理就停在這里。它只是播報了信息，剩下的人工操作仍需工程師自己處理。

Agentic AI ： 系統則會更加主動，執行如下操作：

• 分析智能體，識別問題類型（比如 “訂單狀態異常”）。?
• 查詢智能體，調用訂單系統的接口，提取相關訂單和支付數據。?
• 診斷智能體，接收數據，展開故障排查（是支付網關慢了？通知沒發出？還是系統處理卡殼了？）。?
• 執行智能體，根據診斷結果，精準調用相應接口解決問題（例如重發確認通知、手動修正訂單狀態）。?
• 反饋智能體，向用戶發送處理進展或結果通知。?

監控智能體，遇到棘手失敗則平滑轉交人工介入。整個鏈條環環相扣，全程自動推進，工程師無需插手干預。

Agentic AI 火爆的根源正在于此： 它直接提供了一套可靠的處理機制，真正將 AI 的潛力轉化成了自主駕馭復雜、端到端業務難題的能力。這標志著轉變 ——AI 應用不再圍繞著單一模型有多酷炫，而是成為了工程師手中構建實用、穩定、能帶來真實商業價值的下一代智能應用所必不可少的核心底層框架。

什么是 Agentic AI ？

通過前面的例子，相信大家對 Agentic AI 有了一個基本的認識，它的本質是一種任務驅動型架構。是的， 它并不是新模型，而是讓現有模型 “真正干活” 的系統設計范式。其核心在于構建可自主感知→決策→執行→優化的智能體（Agents），通過多智能體協同解決傳統 AI 無法閉環的復雜問題。

關鍵架構特征

為了更加清晰地了解 Agentic AI ，我們需要從它的幾個關鍵特征入手：

1.原子化智能體 (Atomic Agents)

• 每個 Agent 承擔單一職責（如分析、查詢、執行）?
• 配備三要素:

A.目標（明確任務終點）

B.工具集（API 調用 / 數據庫查詢 / 計算模塊）

C.決策邏輯（if-then 規則 / LLM 推理引擎）

2.協同工作流 (Orchestration Workflow)

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智能體間通過消息總線傳遞結構化數據（非自然語言）

動態處理中斷 / 重試 / 優先級搶占（如監控 Agent 強制接管流程）

3.狀態感知引擎 (State Management)實時追蹤：

• 任務進度（步驟 1/3 完成）?
• 環境變量（庫存余量 / 服務降級狀態）?
• 異常標記（支付網關超時 = True）

AgenticAI 與傳統 AI 差異

我們通過下面一張表格，看看 Agentic AI 與傳統 AI 架構之間的差距。

通過表格可以看出：

• 任務處理機制：傳統模式止步于單次請求 - 響應（如用戶提問→模型回答），如同碎片化知識問答；Agentic AI 則構建端到端閉環流程，自主推進多步驟任務直至業務目標達成，如同全自動生產線。
• 錯誤容忍能力：傳統應用遭遇錯誤往往直接報錯崩潰（如 API 超時即返回失敗）；Agentic AI 具備工程級魯棒性：自動重試降級方案（如切換備用支付通道）→ 規則內自愈 → 最終轉人工兜底。
• 工具集成方式：傳統流程需人工橋接工具（如工程師手動查數據庫再輸入模型）；Agentic AI 的核心突破在于API 自主調用，智能體直接操作業務系統（如實時調取 CRM 數據修正訂單）。
• 狀態管理維度：傳統交互本質是無狀態會話（每次問答重置上下文）；Agentic AI 實現跨會話狀態持久化，持續跟蹤任務進度、環境變量、異常標記（如訂單修復進度 70%）。
• 復雜度承載上限：傳統方案受限于簡單場景（問答 / 文生圖）；Agentic AI 的架構設計天然適配多系統聯動的業務流程自動化（電商售后 / 供應鏈排程 / 跨平臺數據治理）。

Agentic AI 的五種設計模式

從上面的描述，我們可以知道 Agentic AI 是具有自我感知能力，同時以任務驅動的方式完成復雜的業務需求，實踐表明，Agentic AI 通過引入反復迭代和工具協作等機制，能夠顯著提升大模型的性能。例如，Andrew Ng （吳恩達）團隊的實驗發現，GPT 模型在常規零樣本模式下（未進行多輪迭代）的正確率為48.1%，而通過將其包裝在代理循環中后，正確率飆升至95.1%。

其核心思路是讓模型像人類一樣“反復審閱、改進”輸出。Andrew Ng 等人在其文章中將常見的代理設計模式歸納為：反思 (Reflection)、工具使用 (Tool Use)、規劃 (Planning) 和 多智能體協作 (Multi-Agent Collaboration)。在此基礎上，我們還額外介紹了 ReAct (推理+行動) 模式。下面將分別介紹這五種模式的概念、實現思路以及最佳實踐示例。

1.反思 (Reflection)

反思模式要求模型在初次生成答案后“審視”自己的輸出并提出改進建議。具體做法是：模型在回答完問題后，額外進行一次檢視（critique），比如提示它「回答完整嗎？有沒有遺漏？」；模型根據這個反饋修改或補充輸出。研究指出，這類似給模型增加了“暫停鍵”和“鏡子”，讓它像人類審稿者一樣發現問題并修正。

例如，LangChain 團隊在其 LangGraph 框架中實現了一個簡單的生成–反思循環：一個“生成”節點給出初步回答，一個“反思”節點扮演教師角色對回答進行批評，然后迭代生成新的答案。這種方式可以讓模型多次嘗試改進同一輸出，從而有效降低粗心錯誤率。實驗表明，添加反思步驟能幫助LLM更好地發現和修正邏輯漏洞，使最終輸出更加準確可靠。在實踐中，我們可以使用LangChain/ LangGraph等框架的反思示例組件（Reflexion）來實現這一過程，讓模型生成反饋并據此迭代更新回答。

2.工具使用 (Tool Use)

工具使用模式讓 LLM 能夠調用外部資源來補充知識或執行操作。說白了，智能體不再僅僅依賴自身訓練參數，而是通過工具與外部世界交互。常見做法包括：讓模型調用搜索引擎或網絡 API 獲取最新信息，使用 向量數據庫做檢索增強（RAG），或在 可執行環境 中運行代碼、計算器或圖表工具等。這樣可以避免模型在知識過時或計算題上胡亂“瞎猜”。例如，LangChain 框架提供了 Agent 組件，允許給模型定義一組工具（搜索、數據庫查詢、代碼執行等），并讓模型根據需要動態調用。

通過這種方式，LLM 可以在推理過程中根據提示決定使用哪個工具，而不是把所有信息都記在內部。典型應用是在 RAG 系統中，將模型與向量 DB 連接，讓智能體自行檢索相關文檔后再生成答案。LangChain 的 Agent 特性就是為此設計：“LLM 動態決定要使用哪些工具”，并且內置對 API、向量庫、搜索引擎等的集成支持。

最佳實踐是準備好各類工具模塊（如搜索插件、數據庫查詢函數、圖像/代碼執行器等），并通過明確的函數調用或工具描述幫助模型選擇。例如，可以使用 OpenAI 的函數調用功能 (Function Calling) 或 LangChain/LangGraph 中的工具接口，讓模型將“查詢數據庫”或“運行代碼”的指令轉換為實際 API 調用。

3.ReAct（推理 + 行動）

ReAct 模式結合了“推理（Reasoning）”與“行動（Acting）”，讓模型在解決問題時同時進行思考和執行。具體來說，模型在生成回答過程中交替輸出“思考鏈”(Thought) 和“動作”(Action)，并將每一步的結果（Observation）反饋到循環中。說白了，就是邊想邊做。

例如，在幫助用戶查詢最近發票的場景中，智能體可能會先“Thought: 查詢發票數據庫”并執行這個動作。如果發現結果過時，它就“Thought: 最好先要求用戶確認數據”，然后執行“Action: 向用戶提問”并獲得反饋，再根據新信息重新查詢。ReAct 的核心優勢是持續循環“思考→行動→觀察”，使模型在遇到意外情況時能夠及時糾偏。研究表明，將這種 ReAct 提示與鏈式思維相結合，可以讓 LLM 利用外部工具獲取更多可靠信息，從而在任務完成度和可信度上顯著優于無此機制的方法。從實踐角度看，要實現 ReAct，需要同時具備執行工具（Action）和記憶上下文的能力：模型需要在運行時能夠調用外部函數/數據庫并記住過去的交互歷史，以便在每一步都能正確推理和調整。

4.規劃 (Planning)

規劃模式讓 LLM 在執行復雜任務前先制定整體方案并分解為子任務，即模型先生成一個多步驟的計劃，然后按照計劃依次推進。

比如，有人詢問“幫我推出一個新產品”，智能體首先會回答一個簡要的執行流程：

• 確定目標用戶群；?
• 設計產品落地頁；?
• 建立郵件營銷活動；?
• 撰寫產品發布文案；

并隨后逐條實現這些子目標。這種做法確保模型不會遺漏關鍵環節，并使任務執行更有條理。規劃可以通過在提示中明確讓模型先列出步驟清單來實現，或者借助記憶模塊（Memory）保存計劃信息，讓代理在后續對話中繼續跟進未完成的部分。

如果將生成的計劃保存在系統狀態或數據庫里，代理即使中途被打斷，也能恢復并完成剩余工作。規劃模式本質上讓智能體從被動回答者轉為主動的方案制定者，有助于處理需要多階段執行或復雜決策的問題。在實際應用中，一些代理框架（如 LangChain/ LangGraph）提供了分層任務管理的工具，而 AutoGen 等框架也支持定義和執行結構化計劃，使模型能夠自動跟蹤并推進各個子任務。

5. 多智能體協作 (Multi-Agent Collaboration)

多智能體協作模式讓多個代理分工合作，共同解決復雜問題。不同的代理扮演不同角色，各自負責任務的一部分，然后通過消息傳遞或共享內存進行交流和協同。

協作流程：用戶 “Query” 先到 PM agent，PM agent 根據需求委派給 Tech lead agent 等，Tech lead agent 協調 SDE agent 做技術實現，DevOps agent 保障流程穩定，最終整合結果以 “Response” 回應用戶，體現多角色智能體模擬人類團隊分工，協作處理復雜任務的模式，常用于 AI 多智能體系統、復雜業務流程自動化等場景，展示如何用多個專業分工的智能體，高效響應復雜需求。

各智能體（agent）及協作關系如下：

A.PM agent（產品經理智能體）：接收用戶 “Query”，像實際工作里的產品經理一樣，負責初步理解需求、統籌協調，決定如何分配任務給其他智能體。

B.Tech lead agent（技術負責人智能體）：可能由 PM agent 委派（Delegation）任務，承擔技術方向把控、關鍵技術決策，比如確定項目技術框架、核心方案，也會協調其他技術類智能體（如 SDE agent ）。

C.SDE agent（軟件工程師智能體）：執行具體技術任務，比如編碼、實現功能模塊，受 Tech lead agent 等協調，完成細分技術工作。

D.DevOps agent（開發運維智能體）：關注開發與運維全流程，保障系統部署、運行穩定，像實際 DevOps 角色一樣，配合其他智能體，確保技術成果能可靠交付、持續運轉。

這樣的分工與人類團隊類似：每個代理專注于自己的專長，最后的解決方案則通過協商和迭代得出。使用多智能體架構可以突破單個代理的能力上限，實現更強的專業化和魯棒性。目前已有多種工具和框架專門支持構建多智能體系統。例如，微軟開源的AutoGen 框架提供了面向多代理對話和協作的架構，支持代理間通信、任務委派和流程監控等功能。LangChain 旗下的 LangGraph 也可以用來編排多智能體工作流，它允許開發者將各個代理作為圖中的節點連接起來，通過有條件的邊控制任務流轉，并跟蹤各代理狀態。這些框架使得不同代理可以通過共享“留言本”或狀態圖交換信息，當意見不一致時相互挑戰，從而帶來更深入的分析和更優的解決方案。

總結

以上五種設計模式互為補充，共同構建了代理式 AI 的關鍵架構。它們分別從不同方面提升了 LLM 的能力：反思模式加強了模型的自檢和輸出質量；工具使用模式讓模型接入外部數據和能力；ReAct 模式將推理與動作結合，使模型在執行時不斷修正策略；規劃模式幫助模型有條理地拆分并完成多步任務；多智能體協作通過分工和互動提高了系統整體的智能度。在實際開發中，我們通常借助成熟框架來實現這些模式。例如，LangChain/LangGraph 提供了多工具調用和流程編排的支持；微軟 AutoGen 框架則為多代理協作提供了完善的庫和工具；其它如 CrewAI、OpenAI Agents SDK 等也在不斷涌現。這些設計模式和框架相結合，為構建面向現實世界的智能代理系統奠定了基礎。未來隨著研究深入，這些模式還將持續演進，為 AI 系統提供更強大的推理和決策能力。

參考

??https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/???

??https://blog.langchain.com/reflection-agents/#:~:text=Reflection%20is%20a%20prompting%20strategy,information%20such%20as%20tool%20observations???

??https://blog.langchain.com/reflection-agents/#:~:text=The%20,returned%20from%20the%20generator%20node?????https://www.promptingguide.ai/techniques/react#:~:text=ReAct%20is%20a%20general%20paradigm,involved%20to%20perform%20question%20answering???

??https://medium.com/@akankshasinha247/agent-orchestration-when-to-use-langchain-langgraph-autogen-or-build-an-agentic-rag-system-cc298f785ea4#:~:text=,Maintains%20conversational%20context%20across%20steps???

???https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/#:~:text=AutoGen%20is%20an%20open,and%20research%20on%20agentic%20AI????

作者介紹

崔皓，51CTO社區編輯，資深架構師，擁有18年的軟件開發和架構經驗，10年分布式架構經驗。