当我刚开始使用大语言模型（LLMs）时，曾天真地以为关键在于写出完美的提示词。只要给足上下文，模型就能立竿见影地解决问题，对吧？
事实并非如此。
早期实践中，我逐渐意识到，自己不过是在向一个高级自动补全工具堆砌文字。输出内容看似智能，实则毫无理解可言。它无法规划、调整或推理，哪怕措辞稍有变动，整个输出就可能崩塌。
我所欠缺的是结构化思维。智能并非简单地输出答案，更在于答案的形成过程——过程本身至关重要。
这一认知引导我探索智能体AI模式（agentic AI patterns）——这些设计技巧能赋予大语言模型更强的目的性，让模型具备规划、反思、使用工具甚至与其他智能体协作的能力。它们帮助我摆脱了脆弱且效果不稳定的提示词，转向真正能解决问题的系统设计。
以下是对我影响最大的5种模式，我将以实用易懂的方式进行阐释。
1. 反思（Reflection）：让智能体学会自查
你是否曾向ChatGPT提问，读完答案后觉得“听起来不错……但总有些不对劲”？
这正是反思模式的用武之地。这是一个简单的技巧：让模型在最终输出前重新审视自己的答案。
基本流程：
- 提出问题。
- 让模型给出答案。
- 然后再次提示：“这个答案完整吗？有没有遗漏？如何能更好？”
- 让模型自行修改。
这并非堆叠模型或增加复杂度，只是让它仔细检查自己的工作。说实话，仅此一点就能减少大量草率的错误，尤其在代码、摘要或任何细节密集型任务中效果显著。
不妨把这想象成给模型一个暂停键和一面镜子。
2. 工具使用（Tool Use）：别指望模型无所不知
你的大语言模型不可能知道数据库里的内容、你的文件信息或今日头条。但这没关系——因为你可以让它自己去获取这些信息。
工具使用模式将模型与现实世界的工具连接起来。这样，模型就不会凭空捏造，而是可以查询向量数据库、在REPL中运行代码，或调用外部API，如Stripe、WolframAlpha或你的内部端点。
这种设置确实需要一些基础架构：函数调用、路由，可能还需要LangChain或Semantic Kernel之类的工具，但回报丰厚。你的智能体将停止猜测，开始获取真实数据。
人们总以为大语言模型天生就该很聪明，其实不然。但当它们能使用合适的工具时，会变得聪明得多。
3. 反应（ReAct）：让模型在行动中思考
反思很有用，工具也很有用。但当你让智能体在循环中思考和行动时，效果会更好。
这正是反应模式的核心：推理+行动。
模型不再一次性给出所有答案，而是逐步推理，并根据学到的新知识调整行动。
例如： 目标：“查找用户最近的发票。” 步骤1：“查询支付数据库。” 步骤2：“嗯，结果已过时。最好请用户确认。” 步骤3：调整查询，重复操作。
这不仅仅是回应，更是一种导航。
要让反应模式发挥作用，你需要三个要素：
- 工具（用于采取行动）
- 记忆（用于保存上下文）
- 推理循环（用于跟踪进度）
反应模式让智能体更具灵活性。它们不再拘泥于固定脚本，而是思考每一步，实时适应，并根据新信息进行调整。
如果你想构建超越一次性快速回答的系统，这就是你需要的模式。
4. 规划（Planning）：让智能体学会未雨绸缪
大语言模型在快速回答方面表现不错，但对于任何涉及多步骤的任务，它们就力不从心了。
规划模式能解决这个问题。
模型不再一次性回答所有问题，而是将目标分解为更小、更易处理的任务。
假设有人问：“帮我推出一款产品。”智能体可能会回应：
- 定义目标受众
- 设计着陆页
- 设置电子邮件营销活动
- 起草公告文案
然后它会一步一步地完成每个部分。
你可以将规划融入提示词中，或者让模型自己制定计划。如果能将计划存储起来，让智能体日后能从中断处继续，那就更好了。
规划模式让你的智能体从被动的助手转变为主动的执行者。
对于工作流和任何需要多步骤的任务，都适合使用这种模式。
5. 多智能体（Multi-Agent）：组建团队协同工作
既然可以依靠一个智能体，为什么不组建一个团队协同工作呢？
多智能体设置为不同的智能体分配不同的角色，每个智能体负责解决问题的一部分。它们协作——有时甚至会争论——以得出更好的解决方案。
典型设置：
- 研究员收集信息
- 规划师制定步骤
- 程序员编写代码
- 审核员全面检查
- 项目经理：确保一切顺利进行
这并不需要多么复杂的设置。即使是基本的协作也能奏效：
- 给每个智能体命名并分配任务。
- 让它们通过控制器相互通信。
- 观察它们如何迭代、评判和完善。
当它们出现分歧时，奇迹就会发生。因为这时候，你会获得更深刻的见解和更深入的思考。
想尝试吗？这里有个简单的起点
假设你正在构建一个研究助手。以下是一个切实可行的设置，能将这些模式付诸实践：
从规划模式开始 提示：“在回答前，将这项研究任务分解为清晰的步骤。” 例如：“1. 定义关键词；2. 搜索最新论文；3. 总结研究结果。”
使用工具使用模式 将其与搜索API或向量数据库连接，让它获取真实事实——而非编造信息。
添加反思模式 每次回答后，提示：“有什么遗漏吗？怎样能更清晰？”然后让它重新生成。
结合反应模式 让智能体在步骤之间思考。“结果看起来不够深入——用新术语再试一次。”然后再次行动。
（可选）扩展到多智能体 一个智能体负责撰写，另一个负责评判。 它们相互交流、争论，输出结果会越来越好。
就是这样。你已经有了一个可行的最小可行产品（MVP）。不需要复杂的框架，只需巧妙的提示词、基本的粘合代码和清晰的角色分配。你会惊讶地发现，大语言模型的表现会让你更加自信。
总结一下
智能体设计并非要让模型变得更聪明，而是要设计出更好的系统。这些系统能够管理复杂性、在过程中适应，并且不会因第一个意外输入而崩溃。
这些模式帮助我不再将大语言模型视为魔法盒子，而是将其视为更大流程中不完善的组件。它们并不完美，但如果给予适当的结构，就能发挥强大的作用。
因为真正的智能，存在于你为模型构建的框架中，而不仅仅是模型本身。
智能不仅存在于模型中，更存在于设计里。这一点既令人沮丧，又让人感到自由。
