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Agentic 智能体 React 模式实现

设计上支持两种模式：串行模式：按顺序逐个执行工具，前一个的结果可以作为后一个的输入。适用于工具之间存在依赖关系的场景 -- 比如先用搜索工具找到文件路径，再用读取工具打开文件内容。大模型看到错误后可以自行决定是换参数重试、换工具尝试，还是直接基于已有信息给出答案这个设计体现了 ReAct 模式的一个重要理念：异常处理也是大模型推理的一部分。解决方案是钩子（Hook）模式。本质上又是一个"套壳"的设计 -- 一个壳子里装多个具体实现，对外还是一个 Hook。而对于想要自建 Agent 框架的同学来说，这套设计的可借鉴之处在于它的分层思路：主循环只管流转逻辑，上下文治理、工具执行、错误恢复、扩展钩子各自独立封装，互不耦合。

2026-07-28

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谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式

译者 | 张卫滨谷歌近期发布了一份指南，详细介绍了多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的八种核心设计模式，涵盖从顺序流水线到人工介入（human-in-the-loop）基于 ADK 提供的三种基础执行模式, 即顺序（sequential）、循环（loop）和并行（parallel），谷歌归纳出八种基本架构（或称为“模式”），帮助开发者以结构化方式设计多智能体系统。顺序流水线（Sequential Pipeline）是最简单的模式，智能体像装配线一样依次处理任务，每个智能体将其输出传递给下一个智能体。协调器 / 分发器（Coordinator/Dispatcher）模式是顺序流水线的一种变体，其中一个智能体作为决策者，接收请求并将其分派给下游的专用智能体。层次分解（Hierarchical Decomposition）模式适用于更复杂的场景，高层智能体将复杂的目标拆解为子任务，并委派给其他智能体执行。

深度学习与Python

2026-01-22

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多智能体怎么设计？把 6 种常见模式先分开看

多智能体怎么设计？把6种常见模式先分开看做Agent系统时，最容易混在一起的不是模型和工具，而是“多智能体”这个词本身。有时候你需要的是主控调度。有时候你需要的是角色切换。把这些模式拆开以后，设计会清楚很多。先看什么时候真的需要multi-agentsingleagent和multi-agent都离不开上下文管理。它的结构很简单：主智能体直接面对用户子智能体不直接接用户子智能体被包装成工具，由主智能体决定什么时候调用代码骨架可以先看成这样：展开代码语言：JavaAI代码解释@ToolStringcallSubagent 也就是：主智能体负责全局上下文子智能体只做局部任务调完就返回结果这样主控层只需要管调度，不用再背子智能体各自的长期状态。这类模式适合：不同请求有明确的垂直领域入口处就能完成大部分分类某些请求需要并行发给多个领域再汇总常见做法有两种：单智能体里做隐式路由多智能体并行处理后再合并结果最常见的router往往是无状态的：一次请求做一次分类路由结束就结束下一次请求重新判断如果

2026-04-10

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多智能体怎么设计？把 6 种常见模式先分开看

把这些模式拆开以后，设计会清楚很多。先看什么时候真的需要 multi-agent single agent 和 multi-agent 都离不开上下文管理。一、Supervisor：主智能体统一调度，子智能体当工具 Supervisor 最像很多人直觉里的 multi-agent。它的结构很简单： • 主智能体直接面对用户 • 子智能体不直接接用户 • 子智能体被包装成工具，由主智能体决定什么时候调用代码骨架可以先看成这样： @Tool String callSubagent( 也就是： • 主智能体负责全局上下文 • 子智能体只做局部任务 • 调完就返回结果这样主控层只需要管调度，不用再背子智能体各自的长期状态。这类模式适合： • 不同请求有明确的垂直领域 • 入口处就能完成大部分分类 • 某些请求需要并行发给多个领域再汇总常见做法有两种： • 单智能体里做隐式路由 • 多智能体并行处理后再合并结果最常见的

2026-06-15

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设计模式：智能合约的经典设计模式及解析

经典的5种设计模式 1、自毁合约 1、自毁合约：合约自毁模式用于终止一个合约，从区块链中永久删除该合约，无法调用合约功能或记录交易。常见用例包括定时合约或必须在达到里程碑时终止的合约。 5、提款模式提款模式用于退款操作，避免在退款过程中出现异常导致整个交易被回滚。建议使用withdrawFunds()方法单独按需退款给调用者，而不是一次性退款给所有买家。：自毁合约：自毁合约模式用于终止一个合约并从区块链中永久删除。这种模式常用于创建多个相似的合约实例，例如创建代币合约或其他可复制的资产。名称注册表：名称注册表模式通过将合约名称映射到地址的表来简化依赖多个合约的去中心化应用（DApp）的开发。提款模式：提款模式用于在合约中进行退款操作，以防止在退款过程中出现异常导致整个交易被回滚。

2024-03-28

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【第四部分：Agentic 智能体设计模式】15.为什么 Agent 也需要设计模式

本篇重点介绍常见Agent设计模式的分类、适用场景及工程实现思路，为后续的提示链、路由、并行、反思、规划和多智能体协作等专题建立基础。一、Agent设计模式的引入背景传统软件开发通过设计模式解决反复出现的设计问题，例如工厂模式用于对象创建，策略模式用于算法切换，观察者模式用于事件通知。因此，同一种设计模式可以采用不同的技术实现，而同一个AgentFramework也可能支持多种设计模式。设计模式解决任务组织问题，Framework解决开发实现问题，Harness解决运行保障问题。三、常见Agent设计模式结合目前主流Agent开发实践，可以按照任务组织方式，将常见设计模式归纳为以下几类。九、设计模式的工程化使用原则在实际项目中，Agent设计模式应以任务目标和工程收益为依据，而不是以模式数量或系统复杂度为目标。

2026-10-14

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智能体 | Nanobot 核心模式的业务逻辑

结合上一节分层架构和钩子模式介绍，本节主要围绕：多级命令、并发控制、断点恢复、懒加载等模式，详细拆解其核心方法和设计逻辑，简单好懂、直接能用。少走弯路，轻松搞定 Agent 开发。 router.prefix("/dream-restore ", cmd_dream_restore) router.exact("/help", cmd_help) 1.2，命令分级介绍核心设计思想核心特征： • 不是基于文本匹配，而是运行时条件判断 • 可以修改/拦截正常的命令流转 • 典型用途：模式切换、权限检查、默认行为注入设计意图：team-mode active check — 当 team 核心类/方法设计原则 Hook Agent 生命周期可扩展 AgentHook → _LoopHook → CompositeHook 观察者 + 组合模式命令用户指令与自然语言分离 CommandRouter + CommandContext 命令模式 + 策略模式并发控制多用户多消息有序可控 asyncio.Lock + Semaphore 信号量模式断点恢复中断后状态一致性 _runtime_checkpoint

2026-05-20

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Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(8) - 非AI智能体

3 * 这演示了普通Java操作符如何作为一等智能体用于智能体工作流， 4 * 使它们能够与AI驱动的智能体互换使用。 1 /** 2 * 非AI智能体，根据评分更新申请状态。 3 * 这演示了普通Java操作符如何作为一等智能体用于智能体工作流， 4 * 使它们能够与AI驱动的智能体互换使用。 AI智能体（普通Java操作符）。 5 * 将更多步骤外包给非AI智能体，你的工作流将更快、更准确、更经济。 6 * 对于需要强制确定性执行的步骤，非AI智能体比工具更受青睐。建议邀请参加现场面试，重点评估其在支付系统架构设计方面的思维能力和学习潜力。"

菩提树下的杨过

2026-02-02

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智能体与 ERPSAP 深度集成：企业核心系统的智能体接入模式

企业级智能体自动化平台的"执行层"要真正有用，必须能和 ERP/SAP 深度集成。本文拆解几种成熟的接入模式与避坑要点。二、接入模式一：标准化连接器 + 统一适配层成熟做法是在平台侧提供：API 连接器：对接 ERP 开放接口，做标准读写；Web 连接器：处理基于浏览器的 ERP 模块；桌面 GUI 连接器：针对无 API 三、接入模式二：主数据校验前置智能体在写 ERP 之前，先校验主数据：客户 / 供应商编码是否存在、是否有效；物料清单（BOM）版本是否够新；金额 / 税率是否符合规则。四、接入模式三：以流程挖掘发现 ERP 真实瓶颈与其凭感觉写流程，不如先用流程挖掘还原 ERP 里的真实路径：从系统日志还原实际流转，发现变异与瓶颈；先"挖"后"写"，让自动化对准高价值环节；形成"挖掘

智能体自动化

2026-09-11

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聊一聊五种智能体模式

1 引言随着 AI 驱动型应用程序的快速发展，开发人员越来越多地利用大语言模型（LLM）构建智能体，以高效执行复杂任务。然而，最有效的实现并非依赖于复杂的框架，而是采用简单且可组合的设计模式。本文探讨了工作流与智能体之间的区别，明确了 AI 驱动系统中常见的关键模式。 2 什么是 AI 智能体 AI 智能体是利用 LLM 处理信息、与工具交互并执行任务的系统。选择工作流还是智能体取决于问题领域：工作流在结构化自动化任务中表现出色，而智能体则更适合需要大规模动态决策的场景。 3.4 编排器-工作者（Orchestrator-Worker）模式编排器 AI 将任务委派给多个专门的工作者智能体，每个智能体负责不同的功能（例如，数据检索、分析、摘要）。 4 五种 AI 智能体模式的比较这个对比表提供了更全面的比较维度，帮助理解每种模式的特点、优势、挑战以及适用场景，从而在设计和实现智能体系统时做出更合适的选择。

2025-03-04

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