过去这一年，我几乎把全部业余时间都花在了「造 Agent」这件事上。
从最早用 LangChain 做简单的聊天机器人，到后来构建能自动规划、调用工具、执行任务的复杂系统——我踩了无数坑，也见证了 Agentic AI 这一领域的快速迭代。
但越深入，我越发现一个现实：要打造一个能稳定上线、真正有用的 AI Agent，比想象中难太多。
模型在变，框架在换，社区的范式一茬又一茬，很多人刚刚学会了 ReAct，又冒出个 Plan-and-Execute；刚理解了思维链，又被「反思式规划」打了个措手不及。
我深刻体会到，Agentic AI 并不是“把大模型接个接口”那么简单。
它更像是一次“架构艺术”：你要让这个“数字生命体”具备稳定性、效率、自主性与可用性——四个维度缺一不可。
所以，今天我想写下这一篇，算是过去一年折腾出来的经验总结：
2025 年，每个想认真做 Agent 的人，都该掌握的 6 大设计模式（Design Patterns）。
这些模式不是概念，而是能在真实项目里让你少踩坑、快落地的“工程套路”。
如果你想让你的 Agent 不只是一个“聊天模型”，而是一个能自我规划、执行、反思、协作的智能系统——这些模式就是你必须懂的基石。
什么才算一个“好用”的 Agent？做 Agent 的人都会经历同一个阶段：模型已经能跑通了，但总觉得哪里“不对劲”。
不是卡在一半就报错，就是对同一个问题反复回答，或者一旦脱离训练场景就彻底“迷路”。
我后来意识到，真正的好 Agent，和写好一段代码、设计好一个产品没什么不同——它得稳、快、能、自然而可信。
1. 稳定性（Robustness）
稳，是基础。
一个真正能上线的 Agent，必须能在“乱七八糟的现实”里活下去：
网络延迟、API 挂掉、用户输入不规范、数据缺失……这些都得扛得住。
我印象很深，有一次我在做一个“智能客服 Agent”，遇到用户输入“我想退货”，但下一句话是“因为猫咬坏了盒子”，系统居然直接报错。原因是输入结构被识别成了异常格式。那一刻我突然明白，稳定性的关键不只是模型理解力，而是输入校验、错误兜底、冗余机制这些工程细节。
从那以后，我在每个 Agent 架构里都会加：
严格的输入检查（Input Validation）
出错时的 fallback（兜底逻辑）
边界测试（Edge Case Testing）
这些听起来“没技术含量”，但它们决定了一个 Agent 能不能“从实验室活到生产环境”。
2. 效率（Efficiency）
第二个标准是“快”。
在生产环境里，效率直接决定体验。响应慢 3 秒，用户就会退出；耗费太多计算资源，公司就不让你上线。
我在优化时，学到几个实用招：
常用数据缓存（Caching）
避免重复调用（减少 API 轮询）
精简中间步骤（Prompt Chaining 时减少无效传递）
尤其是在边缘设备或低算力环境中（比如在车载系统或 IoT 场景里跑 Agent），效率优化几乎是生死线。
3. 自主性（Autonomy）
第三个标准是“能自己做决定”。
这也是 Agent 与普通聊天机器人的最大区别。
真正的 Agent，不应该每次都等人指令，而是能根据场景、数据和历史上下文，自主判断下一步要干什么。
举个例子：
我做过一个智能家居 Agent，它能根据室内温度和用户习惯自动调节灯光和空调。关键在于——它不是靠硬编码逻辑，而是通过传感器数据+记忆模块做出判断。
这种“自我决策”的能力，让 Agent 从“被动执行者”变成了“主动助理”。
要实现自主性，你必须在设计里考虑：
决策算法（Decision Models）
感知通道（Sensors / Context Awareness）
多 Agent 协作逻辑（Multi-Agent Collaboration）
4. 可用性（Usability）
最后一点，也是最常被忽视的一点：可用性。
一个再聪明的 Agent，如果交互方式反人性，用户也不会用。
我花了很久才理解，Agent 的可用性不仅仅是“界面好看”，而是“让人信任、让人敢用”。
比如：
给出清晰的反馈，而不是沉默几秒。
提醒用户它正在执行任务。
在遇到模糊请求时，主动反问确认，而不是胡乱猜。
这些小细节，决定了 Agent 能不能从“技术演示”变成“用户真正想留下的产品”。
我曾经也天真地以为，只要我有一个足够强的模型，比如 GPT-4、Claude 或 DeepSeek，那 Agent 自然就能“聪明”起来。
直到我真正开始写第一个多轮任务代理——它一上来就彻底把我整懵了。
模型不是不会思考，而是没有结构化的思考路径。
没有设计模式的 Agent，就像一个即兴发挥的演员，灵感可以有，但稳定输出几乎不可能。
那时候，我才真正理解什么叫「Design Pattern」——它不是教你造模型，而是教你造能工作的系统。
在 AI 工程领域，设计模式的意义就像建筑师的结构图纸：
它帮你在混乱的任务之间建立逻辑秩序，
在一次次“重造轮子”之前，给你一套经过验证的架构模板。
我后来总结了几个理由，为什么任何一个想做 Agent 的人都该学设计模式：
标准化解决方案（Standardization）
不同人写 Agent，如果都用相似的模式，团队协作成本就会低得多。
你只要一句话：“这里用的是 ReAct + Reflection 模式”，对方立刻就能脑补出逻辑。节省时间（Efficiency of Reuse）
每次都从头写任务路由、错误处理、反思循环？不如直接复用经典模板。
设计模式的价值在于——它让我们不必再“从 0 发明轮子”，而是直接在成熟方案上做创新。提升代码质量与可维护性
我见过太多 Agent 项目，一开始能跑，后来越修越乱，最后彻底失控。
设计模式其实是“架构上的约束”，它强迫你在逻辑上保持干净、清晰和可扩展。让团队有“共同语言”
当我们都知道“Prompt Chaining”“Reflection”“Tool Use”“Planning”这些术语，
我们就能更快讨论问题、复盘架构，而不是陷入模糊的口头解释。
我常说一句话：
设计模式是 Agent 世界里的“武功心法”。
模型是内功，Prompt 是招式，而模式，是你走火入魔前的一道护身符。
掌握模式，你才能真正把“智能”变成“系统”；
否则，你的 Agent 只会停留在“玩具阶段”。
接下来，我想分享我过去一年里亲手实践、踩坑总结出来的 6 大关键模式。
每一个都解决了 Agent 进化路上的某个“卡点”：
1️⃣ Prompt Chaining —— 拆解复杂任务
2️⃣ Routing & Parallelization —— 动态决策与并行执行
3️⃣ Reflection —— 自我反思与改进
4️⃣ Tool Use —— 打破封闭模型的边界
5️⃣ Planning —— 多步推理与目标分解
6️⃣ Multi-Agent Collaboration —— 多智能体协作
这些不是“听起来很酷”的名词，而是我真正在项目中依靠它们，让系统从“乱七八糟”变得“稳定如钟”。
Prompt Chaining ，让模型不再“一口吞掉整只大象”刚开始写 Agent 的时候，我犯过一个特别典型的错误：我总想着能不能“一条大 Prompt 解决所有问题”。
比如我想让模型同时去“读文档 → 提取关键数据 → 写总结 → 发邮件”，我就写了一条又臭又长的指令，希望它一次性搞定。
结果当然是：
模型不是漏信息、答非所问，就是半路崩溃。那一刻我才真正体会到——没有人能一口吞掉一头大象，模型也不行。于是我开始学着拆解任务，这就是 Prompt Chaining 的精髓。
它的核心理念非常朴素：把复杂任务拆成一连串小任务，让每一步更简单、更可控。
每一步的输出，成为下一步的输入。就像流水线，每个工人只负责一个环节，最终拼出完美的产品。
我第一次用它，是在做一个“报告生成 Agent”。
起初，模型写出来的报告逻辑混乱，数据错位。
后来我改成 Prompt Chaining 流程：
1️⃣ 第一步让模型摘要文档；
2️⃣ 第二步让它提取关键数据点；
3️⃣ 第三步再让它撰写最终报告。
神奇的是，整个过程的准确率和可控性都提升了好几倍。
我甚至能针对不同步骤用不同的模型，比如摘要用 Claude，报告生成用 GPT。
这时候，我才意识到：Prompt Chaining 其实就是「以任务为导向的思维链」。
它的三个优势特别明显：
可控性：每一步都可以校验、微调，错误不会被放大。
可靠性：逻辑分层后，模型能更稳地遵循上下文。
可扩展性：你可以随时在链条中插入“工具调用”“外部查询”等模块。
举个最典型的例子：
别再让模型直接回答“帮我总结这份报告并写封邮件”。
正确的做法是：
Step 1: 总结报告 → Step 2: 提取关键数据 → Step 3: 写邮件。
这样不仅更准，还能清楚知道是哪一步出了问题，调试体验直接提升一个量级。
从那以后，我几乎再也不用“大一统式 Prompt”。
因为我知道，真正稳定的智能，不靠“巨大的指令”，而靠“优雅的分工”。
那一刻我突然意识到，这正是我所期待的智能体时代的样子——不再是冷冰冰的指令执行者，而是真正能「陪伴」人类完成复杂任务的伙伴。它不需要我们一遍遍重复目标，也能主动帮我们规划路径、发现盲点、优化方案。
反思式规划（Reflective Planning） 就是这种能力的核心。
它的逻辑像人类的思考闭环：
先做，再看，再想，再改。
在这个过程中，Agent 不是一条直线地完成任务，而是不断在「行动→反思→再规划→执行」之间迭代，像人一样成长。
比如我在实验一个自动写作 Agent。第一版的输出总是风格僵硬，逻辑生硬。于是我加了一个反思模块，让模型自己审阅生成结果，并写下“改进建议”。
第二轮，它开始分析段落衔接是否自然，主动调整语气。
第三轮，它甚至能总结出自己的问题：“标题不够吸引人，下次要多用悬念句。”
那一刻我有点震惊——它真的在「学」。
这就是反思式规划的魅力。
它不仅让Agent能完成任务，更让它在完成任务的过程中变得“更聪明”。
而当这种能力被广泛应用时，我们看到的将不仅是更高效的AI，而是一种全新的工作范式：自主、反馈、演化。
我相信，未来的智能体不再是工具，而是共创者。
他们会懂得判断优先级，会主动提出优化建议，会像团队成员一样协作。
而我们人类，也将从重复执行中解放出来，转向更具创造力与战略性的工作。
当然，这条路仍然漫长。
从 Chain-of-Thought 的线性思维，到 ReAct 的互动感知，再到 Plan-and-Execute 的分层规划，最后到 Reflective Planning 的闭环反思，每一步都在让 Agent 更像人。
但也正是这种“拟人化的智慧演进”，让我们看到 AI 不只是工具，而是一种新的思维方式。
当我回头看吴恩达提出的“Agentic Workflows”时，心中那份激动依然清晰。
这不仅是AI发展的技术路线，更是人类与机器协作关系的一次重塑。
我们正在进入一个“共思”与“共创”的时代——
AI 不再是命令的执行者，而是思维的延伸。
而我，正站在这个浪潮的边缘，
带着好奇、敬畏和一点点野心，
想看看：
当智能体真正学会反思的那一天，
人类会不会也被迫重新思考——
我们自己，究竟还剩下什么是“独一无二”的？
