Agentic AI 正在彻底改变我们设计 AI 系统的方式，从传统的线性查询-响应模型转变为能够推理、规划和协作的自主自适应代理。以下我们来深入探讨 Agentic AI 的五种关键设计模式：反思、工具调用、ReAct、规划和多智能体。每种模式都通过结构化工作流程增强了 AI 系统的自主性。
1. 反思模式：自我纠正的艺术
反思模式使人工智能能够充当自身的批评家，不断迭代其输出，以提高准确性和质量。使用此模式的人工智能会生成初始响应，评估其是否存在错误或需要改进的地方，并通过多次迭代对其进行改进——这一过程类似于人类修改其作品的方式。
工作原理
用户向 LLM（例如 DeepSeek LLM）提交查询。
LLM 生成初始输出。
LLM（或反思模式下的相同模型）审查输出，识别缺陷并提出改进建议。
该过程重复进行，直到输出达到预定义的质量阈值。
场景
在自动化内容创作中，Reflection 可确保事实的准确性和连贯性。例如，AI 撰写的科学论文最初可能包含过时的数据。通过 Reflection，它可以交叉核对参考文献，纠正错误，最终生成一篇精良可靠的文章。
最新趋势
来自Deeplearning.ai 的一项研究强调，基于反思的工作流程已成为法律文档生成等高风险应用的主流，因为这些应用对准确性要求很高。xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 等模型已将 Reflection 集成为核心功能，与单次生成相比，输出质量提高了高达 35%。此外，“自洽提示”等技术正被用于增强反思功能，AI 会生成多个输出并选择最一致的输出，从而将幻觉降低。
挑战
反思模式可能非常耗费资源，需要多次调用 LLM，这会增加延迟和计算成本。正如 DeepSeek LLM 的 GitHub 页面所述，训练数据中的偏差可能会在迭代过程中持续存在，从而可能放大误差。为了缓解这种情况，像 xAI 这样的公司正在试验轻量级的“偏差审计器”——一种小型模型，可以在反思循环期间标记有偏差的输出，从而减少偏差传播。
2. 工具使用模式：拓展人工智能的视野
工具使用模式为人工智能配备了外部工具，以克服其内部知识的局限性。例如，LLM 可查询矢量数据库、执行 Python 脚本或调用 API 来访问实时数据或执行特定任务。
工作原理
用户提出查询（例如，“特斯拉的最新股价是多少？”）。
LLM 确定对外部数据的需求并选择合适的工具。
它调用 API（例如，财务数据 API），检索信息并生成响应。
场景
在电子商务中，人工智能代理可能会使用工具来查询产品库存数据库，检查库存水平，并在商品缺货时推荐替代品，从而增强客户体验。
最新趋势
过去一年，LLM 的 API 集成激增，LangChain 等平台现已支持超过 250 个预建连接器。此外，“工具增强推理”（TAR）技术日益受到关注，使 LLM 能够将工具链接起来执行多步骤任务，从而提升库存管理等应用中的任务完成率。
挑战
工具的使用增加了错误处理的复杂性——失败的 API 调用或有缺陷的脚本可能会中断工作流程。DeepSeek LLM 的 GitHub 页面也警告说，与工具交互时重复的输出可能会降低用户体验。为了解决这个问题，企业正在采用“工具编排层”，用于管理工具交互并提供回退机制，从而将故障率降低。
3. ReAct 模式：推理+行动，动态解决问题
ReAct（推理与行动）模式结合了反思和工具使用，使人工智能能够推理任务，使用工具采取行动，并根据结果改进方法。
工作原理
LLM 收到查询并推理解决该查询所需的步骤。
它与外部工具或环境交互以收集信息或执行操作。
根据结果，它会反思并调整策略，循环直至任务完成。
场景
在自主机器人领域，ReAct 代理可以通过推理路径、使用传感器检测障碍物并实时调整路线来实现仓库导航。NVIDIA 的一项案例研究表明，与传统的基于规则的系统相比，采用 ReAct 驱动的机器人的导航效率提高了 20%。
最新趋势
ReAct 正在成为自动驾驶系统的基石。未来，ReAct 智能体将被部署到智慧城市中，它们通过推理传感器数据、调整信号灯以及根据实时拥堵模式优化策略来管理交通流量。
挑战
ReAct 的迭代特性可能导致高延迟，尤其是在实时交易等时间敏感型应用中。此外，Deeplearning.ai 的“代理设计模式”强调，ReAct 对外部工具的依赖使其在外部工具发生故障时容易出现不一致。为了缓解这种情况，企业正在采用“工具健康监测”系统，该系统可以预先检测并解决工具故障，从而将停机时间减少 15%。
4. 规划模式：复杂任务的策略思考
规划模式使 AI 能够将复杂任务分解为可管理的子任务，从而创建执行路线图。
工作原理
用户提交了一个复杂的查询（例如，“计划全球产品发布”）。
人工智能会生成一个计划，将任务细分为几个步骤（例如，市场研究、活动设计、物流）。
它执行每个步骤（通常使用 ReAct 代理）并检查是否完成。
场景
在供应链管理中，规划代理可以通过将任务分解为子任务（预测需求、选择承运人和安排发货）来优化运输路线，确保及时运输并最大限度地降低成本。
最新趋势
规划在企业人工智能领域正日益受到关注。Gartner 的一份报告预测，到 2028 年，70% 的供应链运营将使用基于规划的人工智能代理来优化物流。
挑战
有效的规划需要准确的任务分解，这对于模棱两可或定义不明确的查询来说可能颇具挑战性。规划中的失误可能导致效率低下或结果不完整。为了解决这个问题，企业正在集成“计划验证”模块，该模块利用强化学习在执行前评估和完善计划，从而将成功率提高 12%。
5. 多智能体模式：协作型人工智能团队
多智能体模式通过部署多个 AI 智能体（每个智能体都承担特定角色）来模拟人类团队合作，共同完成一项任务。如产品经理、技术主管和 DevOps 等智能体，它们共同协作，交付统一的成果。
工作原理
用户向中央代理（例如，PM代理）提交查询。
PM 将任务委派给专门的代理（例如，负责部署的 DevOps 代理、负责代码审查的技术主管）。
代理们协作、共享结果并迭代直至任务完成。
场景
在金融预测中，多代理系统可能包括数据代理（分析历史趋势）、预测代理（运行 ML 模型）和风险代理（评估市场波动），为交易者提供全面的预测。
最新趋势
多智能体系统 (MAS) 正在改变各行各业。麻省理工学院的研究表明，通过共享学习，智能体可以交换知识以优化策略，从而将 MAS 的计算成本降低 25%。
挑战
多智能体系统可能难以预测，尤其是在自由交互和多种工具的情况下。智能体之间的冲突（例如优先级不同）可能导致效率低下。为了解决这个问题，企业正在采用“冲突解决协议”，该协议利用博弈论来协调智能体目标，从而将冲突降低。
