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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
作者供图
构建稳健的代理式人工智能系统的5种基本设计模式
代理式人工智能系统使用大型语言模型（LLMs）来进行推理、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——即每次输入相同数据都会产生不同结果的特性——引入了独特的挑战，例如LLM行为不可预测、多步骤工作流在执行中途失败，以及智能体丢失重要上下文。构建不仅功能齐全，而且能够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所在。
在本文中，您将学习到解决这些根本性挑战的五种基本设计模式。我们将以LangChain及其LangGraph扩展作为参考框架，探讨提供结构、弹性与可观测性的模式，以增强您的代理式应用程序。下表快速概述了这些模式及其主要优势。
| 模式 | 核心思想 | 提高稳健性的关键机制 | 理想用例 |
|---|---|---|---|
| 带ReAct循环的单智能体 | 一个自主智能体进行迭代式的规划和行动 | 通过集成的“思考”步骤进行自我修正 | 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 | 一系列专业化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、可复现的管道（例如，数据提取、清洗、加载） |
| 多智能体并行与收集 | 多个智能体同时工作；输出被综合处理 | 降低延迟并汇集多样化视角 | 包含独立子任务的任务（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性 | 长期运行、复杂或任务关键型工作流 |
| 审查者-批评者反馈循环 | 生成器的输出由一个专门的批评者智能体验证 | 通过独立、客观的验证进行质量控制 | 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
代理式系统的基础模式是配备了工具并遵循“推理与行动”（ReAct）框架的单个智能体。该智能体在一个循环中运行：它推理当前任务和状态，决定一个动作（通常是使用工具），执行该动作，观察结果，然后重复该周期。
带ReAct循环的单智能体 | 作者供图
在LangChain中，这通常使用AgentExecutor来实现。此模式的稳健性来自于智能体根据观察结果调整其计划的能力，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中的实现重点表明，这里的稳健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一个结构良好的系统提示（指示智能体“一步一步思考”）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化的智能体。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预定义线性管道中下一个智能体的输入。
此模式通过模块化和清晰的契约来增强稳健性。一个智能体的故障会被隔离，比在单一智能体逻辑中出现的复杂故障更容易调试。例如，在数据管道中，“数据提取器”智能体可能会将原始数据传递给“数据清洗器”智能体，后者再将其传递给“数据加载器”智能体。
带有结构化数据交接的多智能体顺序工作流 | 作者供图
这里的挑战在于控制权转移过程中可能发生的上下文丢失或损坏。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中那样）来清晰地传递上下文，而不是依赖于非结构化的自然语言，可以有效预防这种情况。
协调多智能体并行与收集
当任务可以分解为独立子任务时，并行模式可以显著降低延迟。多个专业化智能体被同时调用，它们的输出随后被一个最终智能体收集并综合。
多智能体并行与收集 | 作者供图
一个经典的用例是分析客户支持票证，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。
此模式引入的挑战是协调复杂性，以及综合步骤可能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。综合智能体的提示需要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、长期运行或条件工作流的元模式，最好使用LangGraph来实现。在这里，一个中央StateGraph定义了不同的节点（可以是智能体、工具或逻辑）以及它们之间的条件边（转换）。该图管理着一个贯穿系统的持久化状态对象。
此模式稳健性的基石是检查点。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“人机协作”（human-in-the-loop）模式成为可能，即人类可以在特定节点批准、修改或重定向工作流。
带有持久化和检查点状态图的管理器-控制器模式 | 作者供图
实现焦点 (LangGraph)
仔细设计您的状态架构，因为它是工作流的单一真实来源。利用LangGraph的内置持久化和中断功能，构建可追溯、可重启的系统，使其足够可靠，适用于生产环境。
应用审查者-批评者反馈循环
质量保证可以通过审查者-批评者（或生成器-批评者）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）创建输出，然后由一个独立、分离的智能体（批评者或审查者）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。批评者提供了一个客观的、外部的验证层，极大地减少了幻觉和规范漂移。
审查者-批评者反馈循环 | 作者供图
批评者必须是真正独立的。它应该使用不同的系统提示，甚至可能使用不同的LLM，以避免共享生成器的假设或思维盲点。务必实施最大迭代次数限制，以防止无限评估循环。
总结稳健设计模式
这些模式并非必须相互排斥；一些最稳健的生产系统会将它们结合起来。您可能会有一个管理器-控制器图（模式4）来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者-批评者循环（模式5）以确保质量。
稳健性的路径始于承认在代理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、具有状态检查点的编排模式，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。
我希望这份详细指南能为设计您稳健的代理式系统奠定坚实的基础。
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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