在當(dāng)今大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)的背景下，大多數(shù)應(yīng)用仍停留在“智能自動(dòng)補(bǔ)全”的階段——你問(wèn)一句，它答一句。但真正的 Agentic AI（智能體AI） 則更進(jìn)一步：它能制定計(jì)劃、調(diào)用工具、自我檢查，甚至在處理高風(fēng)險(xiǎn)任務(wù)前主動(dòng)尋求人類(lèi)確認(rèn)。

本文將帶你了解實(shí)踐中真正有效、被超過(guò) 90% 的生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)所采用的核心 Agentic AI 設(shè)計(jì)模式，包括它們的含義、適用場(chǎng)景以及清晰的架構(gòu)圖解（文中有圖片鏈接可查看完整架構(gòu)圖）。

一、什么是 Agentic AI？

Agentic AI 是一種具備一定自主能力的 LLM 應(yīng)用，它能夠：

• 觀察（Observe）：理解用戶(hù)請(qǐng)求及相關(guān)上下文（如文檔、日志等）
• 思考（Think）：判斷下一步最佳行動(dòng)
• 計(jì)劃（Plan，可選）：對(duì)復(fù)雜任務(wù)拆解為多個(gè)步驟
• 執(zhí)行（Act）：調(diào)用工具/API、運(yùn)行查詢(xún)或生成文件
• 驗(yàn)證（Verify）：檢查輸出質(zhì)量與安全性，必要時(shí)請(qǐng)求人工介入
• 學(xué)習(xí)（Learn）：記錄有用的經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化后續(xù)表現(xiàn)

其核心行為模式可以總結(jié)為：
觀察 → 思考 → 計(jì)劃 → 執(zhí)行 → 驗(yàn)證 → 學(xué)習(xí)

黃金法則：從簡(jiǎn)單開(kāi)始。如果一個(gè)問(wèn)題一個(gè) LLM 調(diào)用就能解決，那就不要復(fù)雜化。只有當(dāng)結(jié)構(gòu)化能顯著提升可靠性、安全性或擴(kuò)展性時(shí)，才逐步引入智能體模式。

二、四大核心 Agentic AI 設(shè)計(jì)模式

以下是實(shí)際項(xiàng)目中反復(fù)出現(xiàn)的四種基礎(chǔ)模式，掌握它們，你就能覆蓋絕大多數(shù)生產(chǎn)場(chǎng)景。

模式 1：工具使用（Tool Use / Function Calling）

是什么？

工具使用模式讓 LLM 不局限于自身“知識(shí)”，而是能夠主動(dòng)調(diào)用外部工具，如 API、數(shù)據(jù)庫(kù)或自定義函數(shù)，以獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、執(zhí)行計(jì)算或操作系統(tǒng)。

借助此模式，LLM 可以：

• 查詢(xún)記錄（如訂單狀態(tài)）
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如 CSV 轉(zhuǎn) JSON）
• 執(zhí)行輕量分析（如計(jì)算百分位數(shù)）
• 觸發(fā)操作（如生成短鏈接）
• 發(fā)送通知（如郵件提醒，常需審批）

何時(shí)使用？

• 查詢(xún)特定信息（“訂單ID 4829的狀態(tài)是什么？”→ 調(diào)用 get_order(4829)）
• 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
• 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析
• 自動(dòng)化操作（創(chuàng)建短鏈、發(fā)通知等）

缺點(diǎn)與注意事項(xiàng)：

• 如果用戶(hù)意圖模糊，模型可能錯(cuò)誤調(diào)用工具或傳入錯(cuò)誤參數(shù) → 建議使用 schema 校驗(yàn)和友好錯(cuò)誤提示
• 工具調(diào)用可能超時(shí)或失敗 → 加入重試機(jī)制、超時(shí)控制和錯(cuò)誤處理
• 工具可能影響真實(shí)系統(tǒng) → 必須設(shè)置工具白名單，并記錄所有調(diào)用日志

模式 2：規(guī)劃（Plan-then-Execute）

是什么？

規(guī)劃模式要求智能體先制定一個(gè)清晰的執(zhí)行計(jì)劃，再按步驟執(zhí)行，并在每一步后進(jìn)行快速驗(yàn)證。若某一步失敗，則嘗試修復(fù)、重新計(jì)劃或跳過(guò)。你可以把它理解為 ReAct（推理與行動(dòng)交替）的更結(jié)構(gòu)化版本。

典型應(yīng)用包括：

• 數(shù)據(jù)管道與報(bào)告生成（“導(dǎo)入 → 清洗 → 關(guān)聯(lián) → 校驗(yàn) → 導(dǎo)出看板”）
• 研究簡(jiǎn)報(bào)（“找 5 個(gè)資料 → 提取關(guān)鍵信息 → 起草 → 事實(shí)核查 → 最終定稿帶引用”）
• 運(yùn)營(yíng)周報(bào)（“拉取指標(biāo) → 總結(jié)風(fēng)險(xiǎn) → 撰寫(xiě)郵件 → 語(yǔ)氣檢查 → 發(fā)送（需審批）”）
• 內(nèi)容生產(chǎn)（“列大綱 → 撰寫(xiě)初稿 → 文風(fēng)潤(rùn)色 → 修訂 → 發(fā)布”）

何時(shí)使用？

任務(wù)可拆解為明確、順序性的子步驟，且每一步有清晰輸入輸出與驗(yàn)證條件時(shí)。

缺點(diǎn)與注意事項(xiàng)：

• 過(guò)度規(guī)劃會(huì)浪費(fèi) Token 和時(shí)間 → 建議計(jì)劃步驟控制在 3~8 步以?xún)?nèi)
• 步驟越多，延遲越高 → 給每步設(shè)置時(shí)間限制
• 需設(shè)計(jì)檢查點(diǎn)與冪等性，確保失敗后可安全重試

模式 3：反思（Reflection）

是什么？

反思模式讓 AI 通過(guò)自我檢查與修正循環(huán)來(lái)提升輸出質(zhì)量。它先生成一個(gè)初步結(jié)果，然后由同一個(gè)模型（第二輪）或另一個(gè)“評(píng)判模型”來(lái)檢查錯(cuò)誤、模糊之處并給出反饋，之后再優(yōu)化答案。

常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景：

• 客戶(hù)郵件/聊天回復(fù)（確保內(nèi)容準(zhǔn)確、禮貌、合規(guī)，篩除敏感詞）
• 代碼修改（檢查編譯通過(guò)性、測(cè)試覆蓋率，推薦更安全的寫(xiě)法）
• 受監(jiān)管內(nèi)容（如金融、醫(yī)療文案，確保用語(yǔ)規(guī)范、有據(jù)可依）
• 摘要生成（要求提供引用與相關(guān)性，減少幻覺(jué)與冗余信息）

何時(shí)使用？

需要高準(zhǔn)確性、安全性或合規(guī)性的輸出場(chǎng)景。

缺點(diǎn)與注意事項(xiàng)：

• 增加成本與時(shí)間 → 建議最多進(jìn)行兩輪反思
• 模糊的檢查標(biāo)準(zhǔn)會(huì)導(dǎo)致過(guò)度編輯 → 評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)要具體、可執(zhí)行
• 避免無(wú)限修改循環(huán) → 設(shè)置明確的終止條件（如“最多 2 次，或沒(méi)有新問(wèn)題就停止”）

模式 4：多智能體協(xié)作（Supervisor / Worker）

是什么？

多智能體模式將一個(gè)復(fù)雜任務(wù)拆分為多個(gè)子任務(wù)，分配給多個(gè)專(zhuān)業(yè)化的小型 AI 智能體（如規(guī)劃者、執(zhí)行者、審查者），它們通過(guò)溝通、協(xié)調(diào)與進(jìn)度共享，最終合作完成一個(gè)比單一智能體更優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。

典型場(chǎng)景包括：

• 并行研究（“智能體A找資料，B提取數(shù)據(jù)，C撰寫(xiě)初稿，Supervisor匯總審核”）
• 復(fù)雜運(yùn)維（如安全事件響應(yīng)：“一個(gè)智能體查日志，一個(gè)分析入侵指標(biāo)，一個(gè)提出應(yīng)對(duì)措施，Supervisor統(tǒng)一協(xié)調(diào)”）
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)（“智能體A修數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，B標(biāo)記異常，C寫(xiě)報(bào)告，Supervisor跟蹤整體進(jìn)度”）

何時(shí)使用？

任務(wù)復(fù)雜、需要分工協(xié)作、有多個(gè)子目標(biāo)時(shí)。

缺點(diǎn)與注意事項(xiàng)：

• 協(xié)調(diào)成本高，智能體可能重復(fù)勞動(dòng)或沖突 → 使用“鎖機(jī)制”或“任務(wù)認(rèn)領(lǐng)規(guī)則”避免重復(fù)
• 調(diào)試與觀測(cè)難度大 → 增加任務(wù) ID、軌跡記錄與共享狀態(tài)板，便于追蹤誰(shuí)做了什么
• 成本與延遲會(huì)上升 → 建議從小規(guī)模開(kāi)始（比如一個(gè)執(zhí)行者+一個(gè)審查者），有明顯收益后再擴(kuò)展

三、從簡(jiǎn)單開(kāi)始，按需進(jìn)化

雖然 Agentic AI 提供了強(qiáng)大的自主能力，但并非所有場(chǎng)景都需要復(fù)雜的智能體架構(gòu)。大多數(shù)情況下，一個(gè)簡(jiǎn)單的 LLM 調(diào)用就能解決問(wèn)題。但當(dāng)你面臨以下挑戰(zhàn)時(shí)，可以考慮引入相應(yīng)的模式：

記住這個(gè)原則：先跑起來(lái)，再優(yōu)化；先簡(jiǎn)單，再智能。