在AI Agent的架构设计中，工作模式决定了智能体如何规划、执行任务并优化自身行为。本文将深入解析五大主流工作模式：提示链 (Prompt Chaining)、路由 (Routing)、并行化 (Parallelization)、协调者-工作者 (Orchestrator-Workers) 和 **评估者-优化者 (Evaluator-Optimizer)**，通过技术图解与实例揭示其运作机制。
一、提示链 (Prompt Chaining)：分步拆解的思维链核心思想：将复杂任务拆解为顺序执行的子任务链，前一步输出作为后一步输入，形成推理流水线。
技术流程：
典型应用：旅行规划系统
1. 需求解析Agent：提取用户偏好（预算/时间/兴趣）
2. 目的地推荐Agent：生成候选地点列表
3. 路线生成Agent：设计每日行程方案
4. 预算优化Agent：调整方案满足成本约束
关键技术点：
- • 上下文传递：通过<context>标签在链间传递结构化数据
# 伪代码示例
context = {
"budget": 5000,
"preferences": ["museum", "hiking"],
"candidate_destinations": ["Kyoto", "Hokkaido"]
}- • 错误回滚机制：当子任务失败时触发上游重试
二、路由 (Routing)：动态决策的智能交换机
核心思想：根据输入特征动态选择最优处理路径，实现条件分支控制。
路由决策模型：
复制def router_agent(query):
if contains(query, "technical"):
return tech_support_agent
elif sentiment(query) == "angry":
return escalation_agent
else:
return general_agent技术架构：
复制技术问题投诉常规咨询输入请求Routing Agent技术支持Agent升级处理Agent通用Agent结果聚合
真实案例：AWS的QnA智能体系统
- • 使用BERT分类器识别问题类型（计费/技术/账户）
- • 路由准确率达92%，较单一模型响应质量提升47%
三、并行化 (Parallelization)：高效执行的并发引擎
核心思想：同时启动多个Agent处理独立子任务，大幅降低响应延迟。
并行调度算法：
复制from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def parallel_process(tasks):
with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
futures = [executor.submit(agent.execute, task) for task in tasks]
return [f.result() for f in futures]性能对比（10个子任务处理）：
模式 | 耗时(s) | 资源占用 |
串行 | 42.3 | 低 |
并行(4线程) | 12.8 | 中 |
并行(8线程) | 7.2 | 高 |
技术挑战：
- • 结果排序：通过任务ID实现乱序结果重组
- • 资源竞争：采用令牌桶限流算法控制并发数
四、协调者-工作者 (Orchestrator-Workers)：分层管控的军事架构
核心思想：协调者Agent进行任务分解与调度，工作者Agent执行具体操作。
军事级任务指令链：
复制Coordinator > Planner > Artillery_Unit
|
> Infantry_Unit
|
> Recon_Unit技术实现：
复制Worker2Worker1CoordinatorUser Worker2 Worker1 Coordinator User作战指令 情报收集 路径规划 敌情报告 行进路线 完整作战方案
关键技术：
- • 工作者注册机制：动态维护能力清单
{
"drone_agent": {"capabilities": ["recon", "strike"]},
"medic_agent": {"capabilities": ["triage", "evacuation"]}
}- • 心跳监控：每5秒检测工作者存活状态
五、评估者-优化者 (Evaluator-Optimizer)：闭环进化的智能体
核心思想：通过评估反馈持续优化Agent行为，实现自我迭代。
进化闭环：
复制否是执行Agent评估Agent达标？优化Agent更新执行策略输出结果
评估指标体系：
复制def evaluate_response(response):
score = 0.4 * relevance(response)
+ 0.3 * coherence(response)
+ 0.2 * safety_score(response)
+ 0.1 * efficiency(len(response))
return score > 0.85优化技术：
- 1. 提示工程优化：基于评估数据重构prompt模板
- 2. 参数微调：使用LoRA在特定任务数据上微调LLM
- 3. RAG增强：动态更新知识库索引
六、模式融合：构建超级智能体系统
实战中的高级架构往往融合多种模式：
复制简单查询复杂任务未达标达标用户输入Router直接响应Orchestrator并行调用Worker集群EvaluatorOptimizer输出结果
典型案例：自动驾驶决策系统
- • Router：识别场景类型（高速/城区/紧急）
- • Orchestrator：协调感知-规划-控制模块
- • Evaluator：实时评估驾驶安全性（ISO 26262标准）
- • Optimizer：基于边缘案例更新决策模型
结语：智能体架构的未来演进
随着多模态LLM和具身智能的发展，新一代Agent架构呈现三大趋势：
- 1. 动态模式切换：根据场景自动选择最优工作模式
- 2. 跨Agent学习：通过联邦学习共享知识经验
- 3. 自我架构演进：自动重构自身工作流程
“优秀的智能体架构如同交响乐团，模式是乐章的编排逻辑，而LLM是演奏家的技艺根基。唯有精密协同，方能奏响AI的华彩乐章。”
本文深入探讨的五大模式为构建高效智能体提供了基础范式。在实际开发中，开发者需根据具体场景需求，灵活组合运用这些模式，并持续关注：模式动态切换机制、跨Agent通信协议优化、安全边界控制等前沿方向，方能在AI Agent的进化浪潮中保持领先。
附录：模式选型决策树
复制低高线性流程分支决策可并行子任务需资源调度需持续优化任务复杂度直接调用LLM任务类型提示链路由并行化协调者-工作者评估者-优化者
