LangGraph Agent 架构设计

Agent 架构是定义AI智能体组件与交互方式的蓝图，让Agent得以感知环境、进行推理并采取行动。本质上，它就像智能体的数字大脑——整合了"眼睛"（传感器）、"大脑"（决策逻辑）以及"双手"（执行器）来处理信息并采取行动。

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Agent 架构的分类

选择合适的架构对构建高效AI智能体至关重要。架构决定了智能体的响应速度、处理复杂任务能力、学习适应性及资源需求。

主流 Agent 架构可分为以下类别：

• 反应式架构
• 审慎式架构
• 混合式架构
• 神经符号式架构
• 认知式架构

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LangGraph Agent 设计模式

Agent 架构与设计模式紧密相关，但属于AI智能体开发的不同抽象层级。

Agent 架构：定义智能智能体构建与运作的结构框架，涉及核心组件及其组织方式（类似"骨架"），明确智能体如何感知环境、处理信息、决策行动。

关注系统构建的"方法"——底层机制及数据/控制流

Agent 设计模式：解决特定问题的高层可复用策略/模板，不聚焦内部细节而指导跨场景行为交互（类似"配方"）

关注"what"与"why"——你希望该智能体展现出什么样的行为或能力，以及为什么该智能体在特定场景下是有效的

LangGraph 将Agent架构分为三大类：

1. 多智能体系统
2. 规划智能体
3. 反思与批判

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多智能体系统

• 多智能体网络 通过路由机制将任务分配给专业智能体，采用分治法处理复杂任务。

• 多智能体监督：LLM协调调度各智能体 跟网络架构类似，但采用监督智能体（而非路由器）来协调各智能体

• 层次化智能体团队

当单个智能体无法完成任务时，监督智能体协调多个由多智能体组成的团队

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规划智能体

• 计划执行式

规划智能体生成子任务序列，专业智能体执行子任务，结果返回规划智能体进行动态调整，最终反馈给用户

• 无观察推理

这一方案跟规划-执行架构类似，通过将观察存为变量来减少重复规划

• LLM编译器

通过有向无环图（DAG）的流式执行加速任务处理，并减少LLM调用以节省成本

包含有三大核心组件：

a）规划器：流式生成任务DAG

b）任务获取单元：即时调度执行可运行任务

c）聚合器（Joiner）：响应用户或触发二次规划

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反思与批判

• 基本型反思架构（Basic Reflection）

基本型反思智能体会提示大语言模型（LLM）回顾历史行为，从而持续学习改进。典型结构含生成器与批判器双智能体，比方说作者智能体生成文本后，由评审智能体提出反馈意见，循环迭代直至达到预设次数

• 反思式架构（Reflexion） 智能体会显式批判自身对任务的响应来提升最终输出质量（需牺牲执行时间），并整合工具调用能力

核心组件：

a）行动器（含自反思能力的智能体）

b）外部评估器（任务专用，如代码编译步骤）

c）存储反思结果的情景记忆

• 思维树

通过反思评估结合搜索机制（默认广度优先，也可用深度优先等）优化LLM智能体决策

三阶段流程：

1. 扩展：生成多个候选解决方案
2. 评分：量化方案质量
3. 剪枝：保留最优K个方案

• 语言智能体树搜索

结合反思与奖励的蒙特卡洛树搜索，四阶段流程：

1. 选择：基于奖励值选择最优行动（若达终止条件则响应，否则继续搜索）
2. 扩展与模拟：并行执行5个潜在最优行动
3. 反思评估：观测结果并评分（可结合外部反馈）
4. 回溯更新：根据结果更新根路径评分

• 自我发现智能体

该架构帮助LLM自主探索复杂问题的最优解决路径。

a）首先，通过选择与重组基础推理步骤，为每个问题生成定制化方案

b）接着，按方案逐步解决问题

如此一来，LLM即整合了多推理工具实现自适应，效率远超单一方法

核心优势：

• 推理模块：按特定顺序组合基础推理步骤
• 无需人工：自主生成策略，无需任务标注
• 任务自适应：类人式规划最优解
• 可迁移性：策略可跨语言模型复用

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结语

本文系统探讨了智能体架构的演进——从传统反应式、审慎式模型到混合式、神经符号式及认知式架构，并通过LangGraph实现展示了规划、协作、反思等设计模式。掌握这些架构原理对构建可扩展、模块化的目标驱动型AI至关重要。

未来AI发展将依赖协调性、反思性、目标明确的智能体群体协同解决复杂任务，而非孤立的智能。