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原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-essential-design-patterns-for-building-robust-agentic-ai-systems
原文作者：Shittu Olumide
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# 引言
智能体式AI系统利用大型语言模型（LLMs）进行推理、规划和执行多步骤任务，预示着自动化新时代的到来。然而，它们的非确定性本质——每次输入相同数据产生不同结果——带来了独特的挑战，例如LLM不可预测、多步工作流在执行中途失败，以及智能体丢失重要上下文。构建不仅功能完善，还能可靠地处理故障和管理状态的系统，是实现从原型到生产的关键。
在本文中，您将了解解决这些基本挑战的五个关键设计模式。我们将以LangChain及其扩展LangGraph作为参考框架，探讨提供结构、弹性和可观察性的模式。下表快速概述了这些模式及其主要优势。
| 模式 | 核心思想 | 实现鲁棒性的关键机制 | 理想用例 |
|---|---|---|---|
| 带ReAct循环的单智能体 | 一个自主规划和迭代行动的智能体 | 通过集成的“思考”步骤进行自我纠正 | 需要动态使用工具的开放式任务（例如，研究、分析） |
| 多智能体顺序工作流 | 一系列专业智能体线性传递输出 | 模块化隔离故障，清晰的数据契约 | 结构化、可再现的管道（例如，数据提取、清理、加载） |
| 多智能体并行与收集 | 多个智能体同时工作；输出被综合 | 降低延迟和收集多样化视角 | 具有独立子任务的任务（例如，多源分析、验证） |
| 带状态检查点的管理器-控制器 | 中央控制器管理持久化、可恢复的状态图 | 通过状态快照和人工干预实现容错能力 | 长期运行、复杂或任务关键型工作流 |
| 审查员-评论家反馈循环 | 生成器的输出由专用的评论家智能体验证 | 通过独立、客观的验证实现质量控制 | 需要高准确性或遵守规则的输出（例如，代码、内容生成） |
# 实现带ReAct循环的单智能体
智能体系统的基础模式是配备工具并由推理与行动（ReAct）框架指导的单个智能体。该智能体在一个循环中运行；它推理当前任务和状态，决定一个操作（通常是使用工具），执行操作，然后观察结果，再重复该循环。
带ReAct循环的单智能体 | Image by Author
在LangChain中，这通常使用AgentExecutor实现。此模式的鲁棒性来自于智能体能够根据观察结果调整计划的能力，提供了一种基础的错误恢复形式。然而，其主要障碍是复杂性限制。随着任务变得越来越复杂，单个智能体的性能可能会下降。
在LangChain上的实现重点表明，这里的鲁棒性在很大程度上取决于提示工程和工具设计。清晰的工具描述以及指示智能体“逐步思考”的结构化系统提示对于可靠的推理至关重要。
# 管理多智能体顺序工作流
对于复杂、结构化的任务，可以将工作分解并分配给一系列专业智能体。每个智能体都是特定子任务的专家，一个智能体的输出成为下一个智能体在线性预定义管道中的输入。
此模式通过模块化和清晰的契约来增强鲁棒性。一个智能体的故障会被隔离，比单体智能体逻辑中的复杂故障更容易调试。例如，在数据管道中，“数据提取器”智能体可能将原始数据传递给“数据清理器”智能体，后者再将其传递给“数据加载器”智能体。
带有结构化数据传递的多智能体顺序工作流 | Image by Author
这里的挑战在于，主要风险是在控制权转移过程中丢失或损坏上下文。应通过在智能体之间强制执行结构化输出模式（例如JSON）并使用共享状态对象（如在LangGraph中）来清晰地传递上下文，而不是依赖非结构化的自然语言，从而防止这种情况。
# 协调多智能体并行与收集
当一个任务可以分解为独立子任务时，并行模式可以显著减少延迟。多个专业智能体同时被调用，它们的输出随后被最终智能体收集和综合。
多智能体并行与收集 | Image by Author
一个经典的用例是分析客户支持工单，其中一个智能体分析情绪，另一个提取关键实体，第三个对问题进行分类，最后一个智能体根据所有并行分析结果撰写摘要。
此模式带来的挑战是协调复杂性以及综合步骤因输入冲突而失败的风险。为每个并行分支实施超时和断路器，以防止一个缓慢或失败的智能体阻塞整个进程。综合智能体的提示必须设计成能够优雅地处理缺失或不完整的输入。
# 利用带状态检查点的管理器-控制器
这是一种用于设置复杂、长期运行或条件性工作流的元模式，最好使用LangGraph实现。在这里，一个中央状态图定义了不同节点（可以是智能体、工具或逻辑）以及它们之间的条件边（转换）。该图管理一个持久状态对象，该对象流经系统。
此模式鲁棒性的基石是检查点。LangGraph在每次节点执行后自动持久化状态对象。如果工作流崩溃或被有意暂停，它可以从最后一个完成的节点精确恢复，而无需重复工作或丢失上下文。这也使得人工干预模式成为可能，即人类可以在特定点批准、修改或重定向工作流。
带有持久化和检查点中央状态图的管理器-控制器模式 | Image by Author
// LangGraph 中的实现重点
仔细设计您的状态Schema，因为它是工作流的唯一事实来源。使用LangGraph内置的持久化和中断功能，构建可追踪、可重启且对生产足够可靠的系统。
# 应用审查员-评论家反馈循环
质量保证可以通过审查员-评论家（或生成器-评论家）模式硬编码到系统中。这通常是循环模式的一种专门实现。一个智能体（生成器）创建一个输出，然后由一个独立、分离的智能体（评论家或审查员）根据特定标准（准确性、安全性、风格）进行评估。
此模式对于生成高风险内容（如代码或法律文本）至关重要。评论家提供了一个客观的、外部的验证层，极大地减少了幻觉和规范漂移。
审查员-评论家反馈循环 | Image by Author
评论家必须是真正独立的。它应该使用不同的系统提示，甚至可能使用不同的大型语言模型，以避免共享生成器的假设或推理盲点。始终实施最大迭代限制，以防止无限评估循环。
# 总结稳健的设计模式
这些模式并非必须相互独立；一些最健壮的生产系统将它们结合起来。您可能会有一个管理器-控制器图（模式 4），用于编排一个顺序工作流（模式 2），其中一个步骤涉及并行收集（模式 3），而最后一步涉及审查员-评论家循环（模式 5）以确保质量。
稳健之路始于承认在智能体式系统中故障是不可避免的。通过采用这些结构化模式，特别是那些通过LangGraph实现的状态化、可检查的编排，您可以从构建脆弱的提示链转变为设计能够处理不确定性、从错误中恢复并提供持续改进和用户信任所需透明度的弹性系统。
希望这份详细的指南能为您设计稳健的智能体式系统提供坚实的基础。
Shittu Olumide是一位软件工程师和技术作家，热衷于利用尖端技术来构建引人入胜的叙事，对细节有敏锐的洞察力，并擅长简化复杂概念。您也可以在Twitter上找到Shittu。
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