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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
# 引言
使用智能体AI系统，即利用大型语言模型（LLMs）进行推理、规划和执行多步骤任务的系统，预示着自动化新时代的到来。然而，其非确定性——每次输入相同数据都会产生不同结果——带来了独特的挑战，例如LLM行为不可预测、多步骤工作流执行中途失败，以及智能体丢失关键上下文等。构建的系统不仅要功能完善，还要能够可靠地处理故障和管理状态，这是从原型迈向可靠生产的关键所在。
在本文中，您将学习到五个解决这些基本挑战的关键设计模式。我们将以LangChain及其扩展LangGraph作为参考框架，探讨能为您的智能体应用提供结构、弹性和可观测性的模式。下表快速概述了这些模式及其主要优势。
| 模式 | 核心思想 | 提升鲁棒性的关键机制 | 理想用例 |
|---|---|---|---|
| 带ReAct循环的单智能体 | 一个自主规划和迭代执行的智能体 | 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（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、可复现的管道（如数据抽取、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 | 减少延迟并汇集多样化视角 | 具有独立子任务的任务（如多源分析、验证） |
| 带状态检查点的管理器-控制器 | 一个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 |
| 审阅者-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（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装备有工具并遵循“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；它对任务和当前状态进行推理，决定一个动作（通常是使用工具），执行该动作，观察结果，然后重复该循环。
单智能体ReAct循环 | 作者供图
在LangChain中，这通常使用AgentExecutor实现。此模式的鲁棒性来源于智能体根据观察结果调整计划的能力，提供了基本的错误恢复形式。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，鲁棒性在很大程度上取决于提示工程和工具设计。清晰的工具描述和结构良好的系统提示（指导智能体“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，并且一个智能体的输出成为下一个智能体的输入，形成一个预定义的、线性管道。
此模式通过模块化和清晰的契约提高了鲁棒性。一个智能体的失败会被隔离，比单一智能体逻辑中复杂的失败更容易调试。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“数据清理器”智能体，后者再将其传递给“数据加载器”智能体。
多智能体顺序工作流及结构化数据交接 | 作者供图
这里的挑战是控制权转移过程中可能发生上下文丢失或损坏。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）来干净地传递上下文，而不是依赖非结构化的自然语言，可以防止这种情况发生。
# 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，并行模式可以显著减少延迟。多个专业化的智能体被同时调用，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这些并行分析撰写摘要。
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流程。综合智能体的提示设计必须能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
这是用于设置复杂、长期运行或条件性工作流的元模式，最适合使用LangGraph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）。该图管理着流经系统的持久化状态对象。
此模式鲁棒性的基石在于“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。
带持久化和检查点的中央状态图管理器-控制器模式 | 作者供图
// 实现重点 (LangGraph)
仔细设计您的状态模式（schema），因为它是工作流的唯一真相来源。利用LangGraph内置的持久化和中断能力，构建可追踪、可重启的系统，使其足够可靠以投入生产。
# 应用审阅者-评论家反馈循环
质量保证可以通过审阅者-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，然后由另一个独立智能体（评论家或审阅者）根据特定标准（准确性、安全性、风格）对其进行评估。
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。
审阅者-评论家反馈循环 | 作者供图
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LLM，以避免共享生成器的假设或推理盲点。始终实施最大迭代次数限制，以防止出现无休止的评估循环。
# 总结健壮的设计模式
这些模式并非相互排斥；一些最健壮的生产系统会将它们组合起来。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），而最后一步则涉及一个审阅者-评论家循环（模式5）以确保质量。
实现鲁棒性的途径始于承认智能体系统中故障是不可避免的。通过采用这些结构化模式，特别是那些通过带状态检查点的编排（如LangGraph）所实现的模式，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健壮的智能体系统提供坚实的基础。
Shittu Olumide是一位软件工程师和技术撰稿人，热衷于利用尖端技术来构建引人入胜的叙事，对细节有着敏锐的洞察力，并擅长简化复杂概念。您也可以在Twitter上找到Shittu。
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