在当今大语言模型（LLM）应用爆发式增长的背景下，大多数应用仍停留在“智能自动补全”的阶段——你问一句，它答一句。但真正的 Agentic AI（智能体AI） 则更进一步：它能制定计划、调用工具、自我检查，甚至在处理高风险任务前主动寻求人类确认。
本文将带你了解实践中真正有效、被超过 90% 的生产级系统所采用的核心 Agentic AI 设计模式，包括它们的含义、适用场景以及清晰的架构图解（文中有图片链接可查看完整架构图）。
一、什么是 Agentic AI？
Agentic AI 是一种具备一定自主能力的 LLM 应用，它能够：
- 观察（Observe）：理解用户请求及相关上下文（如文档、日志等）
- 思考（Think）：判断下一步最佳行动
- 计划（Plan，可选）：对复杂任务拆解为多个步骤
- 执行（Act）：调用工具/API、运行查询或生成文件
- 验证（Verify）：检查输出质量与安全性，必要时请求人工介入
- 学习（Learn）：记录有用的经验，优化后续表现
其核心行为模式可以总结为：观察 → 思考 → 计划 → 执行 → 验证 → 学习
黄金法则：从简单开始。如果一个问题一个 LLM 调用就能解决，那就不要复杂化。只有当结构化能显著提升可靠性、安全性或扩展性时，才逐步引入智能体模式。
二、四大核心 Agentic AI 设计模式
以下是实际项目中反复出现的四种基础模式，掌握它们，你就能覆盖绝大多数生产场景。
模式 1：工具使用（Tool Use / Function Calling）
是什么？
工具使用模式让 LLM 不局限于自身“知识”，而是能够主动调用外部工具，如 API、数据库或自定义函数，以获取实时数据、执行计算或操作系统。
借助此模式，LLM 可以：
- 查询记录（如订单状态）
- 数据转换（如 CSV 转 JSON）
- 执行轻量分析（如计算百分位数）
- 触发操作（如生成短链接）
- 发送通知（如邮件提醒，常需审批）
何时使用？
- 查询特定信息（“订单ID 4829的状态是什么？”→ 调用 get_order(4829)）
- 数据格式转换
- 简单数据分析
- 自动化操作（创建短链、发通知等）
缺点与注意事项：
- 如果用户意图模糊，模型可能错误调用工具或传入错误参数 → 建议使用 schema 校验和友好错误提示
- 工具调用可能超时或失败 → 加入重试机制、超时控制和错误处理
- 工具可能影响真实系统 → 必须设置工具白名单，并记录所有调用日志
模式 2：规划（Plan-then-Execute）
是什么？
规划模式要求智能体先制定一个清晰的执行计划，再按步骤执行，并在每一步后进行快速验证。若某一步失败，则尝试修复、重新计划或跳过。你可以把它理解为 ReAct（推理与行动交替）的更结构化版本。
典型应用包括：
- 数据管道与报告生成（“导入 → 清洗 → 关联 → 校验 → 导出看板”）
- 研究简报（“找 5 个资料 → 提取关键信息 → 起草 → 事实核查 → 最终定稿带引用”）
- 运营周报（“拉取指标 → 总结风险 → 撰写邮件 → 语气检查 → 发送（需审批）”）
- 内容生产（“列大纲 → 撰写初稿 → 文风润色 → 修订 → 发布”）
何时使用？
任务可拆解为明确、顺序性的子步骤，且每一步有清晰输入输出与验证条件时。
缺点与注意事项：
- 过度规划会浪费 Token 和时间 → 建议计划步骤控制在 3~8 步以内
- 步骤越多，延迟越高 → 给每步设置时间限制
- 需设计检查点与幂等性，确保失败后可安全重试
模式 3：反思（Reflection）
是什么？
反思模式让 AI 通过自我检查与修正循环来提升输出质量。它先生成一个初步结果，然后由同一个模型（第二轮）或另一个“评判模型”来检查错误、模糊之处并给出反馈，之后再优化答案。
常见应用场景：
- 客户邮件/聊天回复（确保内容准确、礼貌、合规，筛除敏感词）
- 代码修改（检查编译通过性、测试覆盖率，推荐更安全的写法）
- 受监管内容（如金融、医疗文案，确保用语规范、有据可依）
- 摘要生成（要求提供引用与相关性，减少幻觉与冗余信息）
何时使用？
需要高准确性、安全性或合规性的输出场景。
缺点与注意事项：
- 增加成本与时间 → 建议最多进行两轮反思
- 模糊的检查标准会导致过度编辑 → 评判标准要具体、可执行
- 避免无限修改循环 → 设置明确的终止条件（如“最多 2 次，或没有新问题就停止”）
模式 4：多智能体协作（Supervisor / Worker）
是什么？
多智能体模式将一个复杂任务拆分为多个子任务，分配给多个专业化的小型 AI 智能体（如规划者、执行者、审查者），它们通过沟通、协调与进度共享，最终合作完成一个比单一智能体更优质的结果。
典型场景包括：
- 并行研究（“智能体A找资料，B提取数据，C撰写初稿，Supervisor汇总审核”）
- 复杂运维（如安全事件响应：“一个智能体查日志，一个分析入侵指标，一个提出应对措施，Supervisor统一协调”）
- 数据质量改进（“智能体A修数据结构，B标记异常，C写报告，Supervisor跟踪整体进度”）
何时使用？
任务复杂、需要分工协作、有多个子目标时。
缺点与注意事项：
- 协调成本高，智能体可能重复劳动或冲突 → 使用“锁机制”或“任务认领规则”避免重复
- 调试与观测难度大 → 增加任务 ID、轨迹记录与共享状态板，便于追踪谁做了什么
- 成本与延迟会上升 → 建议从小规模开始（比如一个执行者+一个审查者），有明显收益后再扩展
三、从简单开始，按需进化
虽然 Agentic AI 提供了强大的自主能力，但并非所有场景都需要复杂的智能体架构。大多数情况下，一个简单的 LLM 调用就能解决问题。但当你面临以下挑战时，可以考虑引入相应的模式：
挑战类型 | 推荐模式 |
需要获取外部数据或执行操作 | 工具使用（Tool Use） |
任务步骤多、依赖性强 | 规划（Plan-then-Execute） |
输出质量要求高、需合规安全 | 反思（Reflection） |
任务复杂、可分工 | 多智能体协作（Supervisor / Worker） |
记住这个原则：先跑起来，再优化；先简单，再智能。
