前言
刚开始接触大语言模型（LLMs）时，我以为关键在于写出完美的提示词。只要给它足够的上下文 —— 然后，砰的一下 —— 它就该能正常工作了，对吧？事实并非如此。
起初我意识到，自己基本上就是在对着一个高级版自动补全工具堆砌文字。生成的内容看起来很聪明，但模型其实什么都不懂。它不会规划、不会调整，也不会推理。只要措辞表达稍有改动，整个输出就会出问题。
真正的智慧不只是给出答案，更在于答案的形成过程。这个过程至关重要。
这促使我研究起智能体模式—— 一种能赋予大语言模型更多 “目的性” 的设计技巧。它能让模型进行规划、反思、使用工具，甚至与其他智能体协作。借助这些模式，可以很好的摆脱那些时灵时不灵的提示词，找到了能真正解决问题的方法。
下面就来具体讲讲这五种对我帮助最大的模式，解释会尽量通俗易懂、便于实践。
一、反思（Reflection）：Teach Your Agent to Check Its Own Work
你有没有过这样的经历：问了 ChatGPT 一个问题，读完答案后总觉得 “听起来还行…… 但好像哪里不对劲”？
这时候，反思（Reflection）就派上用场了。这是个简单的技巧：让模型在给出最终答案前，先自己检查一遍输出内容。
基本流程是：
- 提出问题。
- 让模型给出答案。
- 然后再提示它：“这个回答完整吗？有没有遗漏什么？怎样能更好？”
- 让它自己修改完善。
说实话，单这一步就能减少很多粗心的错误 —— 尤其是在代码、总结这类对细节要求高的内容上。可以把这理解为给你的模型加了个暂停键和一面镜子。
二、使用工具（Tool Use）：Don’t Expect the Model to Know Everything
大语言模型（LLM）并不知道你的数据库里有什么，也不知道你的文件内容或今日新闻。不过没关系 —— 因为你可以让它自己去获取这些信息。
使用工具（Tool Use）的模式能把模型和现实世界的工具连接起来。这样一来，它就不用凭空编造内容了，而是可以查询向量数据库、在交互式解释器（REPL）中运行代码，或者调用外部 API，乃至你内部的接口。这种设置需要一些 “管道搭建”：函数调用、路由配置，或许还得需要用 LangChain 或 Semantic Kernel 这类工具，但付出是值得的。你的智能体不再靠猜，而是能调取真实数据了。人们总以为大语言模型天生就该很聪明。其实并非如此。但当它们能使用合适的工具时，就会变得聪明得多。
三、推理与行动（React）：Let the Model Think While It Acts
“反思” 模式很好，“使用工具” 模式也很棒。但如果让你的智能体在思考和行动中形成循环，效果会更好。这就是 “ReAct” 模式的核心：推理（Reasoning）+ 行动（Acting）。Cursor和Trae这种AI IDE便是很好的实践。模型不会一次性给出所有答案，而是会逐步推理，并在了解更多信息后调整自己的行动。
要让 ReAct 模式发挥作用，你需要三样东西：
- 工具（用于采取行动）
- 记忆（用于保留上下文）
- 推理循环（用于追踪进展）
ReAct 模式让你的智能体更具灵活性。它们不会拘泥于死板的流程，而是会仔细思考每一步，实时调整，并在出现新信息时及时修正方向。
如果你想构建的不只是一个能快速给出一次性答案的工具，那么这个模式就是你需要的。
四、规划（Planning）：Teach Your Agent to Think Ahead
大语言模型（LLMs）在快速给出答案方面表现还不错。但遇到需要多步骤处理的任务时？它们就力不从心了。而 规划（Planning）模式正好能解决这个问题。模型不会一次性尝试完成所有回答，而是会把目标拆解成更小、更容易处理的任务。
举个例子，如果有人问：“帮我发布一款产品。” 智能体可能会给出这样的步骤：
- 确定目标受众
- 设计落地页
- 搭建邮件营销活动
- 撰写发布公告文案
然后，它会一步一步地处理每个部分。规划模式能让你的智能体从一个被动响应的助手，转变为一个主动出击的执行者。对于工作流以及任何需要多步骤完成的任务来说，这个模式都非常适用。
五、多智能体（Multi-Agent）：Get a Team Working Together
当你可以拥有一整个团队协同工作时，为什么要依赖单个智能体呢？多智能体设置为不同的智能体分配不同的角色，每个智能体处理难题的一部分。它们相互协作 —— 有时甚至会争论 —— 以提出更好的解决方案。
给每个智能体一个名字和任务。让它们相互通信。看着它们反复尝试、批评并完善。当它们意见不一致时，神奇的事情就发生了。你会得到更敏锐的见解和更深入的思考。
总结：
智能体设计的关键不在于让模型变得更聪明，而在于构建更出色的系统。这类系统能够驾驭复杂性、在过程中灵活调整，并且不会因为第一个意外输入就崩溃。
这些模式让我不再将大语言模型（LLMs）视为魔法盒子，而是开始把它们看作更大流程中不够完美的组件。它们并非毫无瑕疵，但只要赋予其结构化的框架，就能释放强大的力量。因为真正的智能，存在于你为模型搭建的支撑架构中，而不仅仅是模型本身。
参考文章
Stop Prompting, Start Designing: 5 Agentic AI Patterns That Actually Work
