在构建一个大规模 AI 系统时,我们其实就是在把不同的“智能体设计模式(agentic design patterns)”组合起来。不管系统多复杂都可以拆解成有限的几种"设计模式"。这些模式各有各的用法——有的专门负责思考优化,有的处理工具调用,有的管多智能体协作。
主要就这么几类:多智能体系统让不同角色分工协作;集成决策让多个智能体投票选最优解;思维树(ToT)探索多条推理路径再择优;反思式架构能自我审视和改进;ReAct循环在思考与行动间迭代。
本文将逐一深入解析这17种不同的智能体架构,不仅阐述其核心原理和设计思想,还将通过完整的代码实现来演示其工作机制,并用真实数据验证每种架构的实际效果和适用场景。
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