别再只会用 LLM 了！2025 年最强 Agent 设计范式全解析

过去这一年，我几乎把全部业余时间都花在了「造 Agent」这件事上。

从最早用 LangChain 做简单的聊天机器人，到后来构建能自动规划、调用工具、执行任务的复杂系统——我踩了无数坑，也见证了 Agentic AI 这一领域的快速迭代。但越深入，我越发现一个现实：要打造一个能稳定上线、真正有用的 AI Agent，比想象中难太多。

模型在变，框架在换，社区的范式一茬又一茬，很多人刚刚学会了 ReAct，又冒出个 Plan-and-Execute；刚理解了思维链，又被「反思式规划」打了个措手不及。我深刻体会到，Agentic AI 并不是“把大模型接个接口”那么简单。
它更像是一次“架构艺术”：你要让这个“数字生命体”具备稳定性、效率、自主性与可用性——四个维度缺一不可。所以，今天我想写下这一篇，算是过去一年折腾出来的经验总结：
2025 年，每个想认真做 Agent 的人，都该掌握的 6 大设计模式（Design Patterns）。这些模式不是概念，而是能在真实项目里让你少踩坑、快落地的“工程套路”。
如果你想让你的 Agent 不只是一个“聊天模型”，而是一个能自我规划、执行、反思、协作的智能系统——这些模式就是你必须懂的基石。什么才算一个“好用”的 Agent？做 Agent 的人都会经历同一个阶段：模型已经能跑通了，但总觉得哪里“不对劲”。
不是卡在一半就报错，就是对同一个问题反复回答，或者一旦脱离训练场景就彻底“迷路”。
我后来意识到，真正的好 Agent，和写好一段代码、设计好一个产品没什么不同——它得稳、快、能、自然而可信。

1. 稳定性（Robustness）
稳，是基础。
一个真正能上线的 Agent，必须能在“乱七八糟的现实”里活下去：
网络延迟、API 挂掉、用户输入不规范、数据缺失……这些都得扛得住。我印象很深，有一次我在做一个“智能客服 Agent”，遇到用户输入“我想退货”，但下一句话是“因为猫咬坏了盒子”，系统居然直接报错。原因是输入结构被识别成了异常格式。那一刻我突然明白，稳定性的关键不只是模型理解力，而是输入校验、错误兜底、冗余机制这些工程细节。从那以后，我在每个 Agent 架构里都会加：

严格的输入检查（Input Validation）
出错时的 fallback（兜底逻辑）
边界测试（Edge Case Testing）

这些听起来“没技术含量”，但它们决定了一个 Agent 能不能“从实验室活到生产环境”。2. 效率（Efficiency）
第二个标准是“快”。
在生产环境里，效率直接决定体验。响应慢 3 秒，用户就会退出；耗费太多计算资源，公司就不让你上线。我在优化时，学到几个实用招：

常用数据缓存（Caching）
避免重复调用（减少 API 轮询）
精简中间步骤（Prompt Chaining 时减少无效传递）

尤其是在边缘设备或低算力环境中（比如在车载系统或 IoT 场景里跑 Agent），效率优化几乎是生死线。3. 自主性（Autonomy）
第三个标准是“能自己做决定”。
这也是 Agent 与普通聊天机器人的最大区别。
真正的 Agent，不应该每次都等人指令，而是能根据场景、数据和历史上下文，自主判断下一步要干什么。举个例子：
我做过一个智能家居 Agent，它能根据室内温度和用户习惯自动调节灯光和空调。关键在于——它不是靠硬编码逻辑，而是通过传感器数据+记忆模块做出判断。
这种“自我决策”的能力，让 Agent 从“被动执行者”变成了“主动助理”。要实现自主性，你必须在设计里考虑：

决策算法（Decision Models）
感知通道（Sensors / Context Awareness）
多 Agent 协作逻辑（Multi-Agent Collaboration）

4. 可用性（Usability）
最后一点，也是最常被忽视的一点：可用性。
一个再聪明的 Agent，如果交互方式反人性，用户也不会用。我花了很久才理解，Agent 的可用性不仅仅是“界面好看”，而是“让人信任、让人敢用”。
比如：

给出清晰的反馈，而不是沉默几秒。
提醒用户它正在执行任务。
在遇到模糊请求时，主动反问确认，而不是胡乱猜。

这些小细节，决定了 Agent 能不能从“技术演示”变成“用户真正想留下的产品”。我曾经也天真地以为，只要我有一个足够强的模型，比如 GPT-4、Claude 或 DeepSeek，那 Agent 自然就能“聪明”起来。
直到我真正开始写第一个多轮任务代理——它一上来就彻底把我整懵了。模型不是不会思考，而是没有结构化的思考路径。
没有设计模式的 Agent，就像一个即兴发挥的演员，灵感可以有，但稳定输出几乎不可能。那时候，我才真正理解什么叫「Design Pattern」——它不是教你造模型，而是教你造能工作的系统。在 AI 工程领域，设计模式的意义就像建筑师的结构图纸：
它帮你在混乱的任务之间建立逻辑秩序，
在一次次“重造轮子”之前，给你一套经过验证的架构模板。我后来总结了几个理由，为什么任何一个想做 Agent 的人都该学设计模式：

标准化解决方案（Standardization）
不同人写 Agent，如果都用相似的模式，团队协作成本就会低得多。
你只要一句话：“这里用的是 ReAct + Reflection 模式”，对方立刻就能脑补出逻辑。
节省时间（Efficiency of Reuse）
每次都从头写任务路由、错误处理、反思循环？不如直接复用经典模板。
设计模式的价值在于——它让我们不必再“从 0 发明轮子”，而是直接在成熟方案上做创新。
提升代码质量与可维护性
我见过太多 Agent 项目，一开始能跑，后来越修越乱，最后彻底失控。
设计模式其实是“架构上的约束”，它强迫你在逻辑上保持干净、清晰和可扩展。
让团队有“共同语言”
当我们都知道“Prompt Chaining”“Reflection”“Tool Use”“Planning”这些术语，
我们就能更快讨论问题、复盘架构，而不是陷入模糊的口头解释。

我常说一句话：

设计模式是 Agent 世界里的“武功心法”。
模型是内功，Prompt 是招式，而模式，是你走火入魔前的一道护身符。

掌握模式，你才能真正把“智能”变成“系统”；
否则，你的 Agent 只会停留在“玩具阶段”。接下来，我想分享我过去一年里亲手实践、踩坑总结出来的6 大关键模式。
每一个都解决了 Agent 进化路上的某个“卡点”：1️⃣ Prompt Chaining —— 拆解复杂任务
2️⃣ Routing & Parallelization —— 动态决策与并行执行
3️⃣ Reflection —— 自我反思与改进
4️⃣ Tool Use —— 打破封闭模型的边界
5️⃣ Planning —— 多步推理与目标分解
6️⃣ Multi-Agent Collaboration —— 多智能体协作这些不是“听起来很酷”的名词，而是我真正在项目中依靠它们，让系统从“乱七八糟”变得“稳定如钟”。Prompt Chaining ，让模型不再“一口吞掉整只大象”刚开始写 Agent 的时候，我犯过一个特别典型的错误：我总想着能不能“一条大 Prompt 解决所有问题”。

比如我想让模型同时去“读文档 → 提取关键数据 → 写总结 → 发邮件”，我就写了一条又臭又长的指令，希望它一次性搞定。
结果当然是：
模型不是漏信息、答非所问，就是半路崩溃。那一刻我才真正体会到——没有人能一口吞掉一头大象，模型也不行。于是我开始学着拆解任务，这就是 Prompt Chaining 的精髓。

它的核心理念非常朴素：把复杂任务拆成一连串小任务，让每一步更简单、更可控。

每一步的输出，成为下一步的输入。就像流水线，每个工人只负责一个环节，最终拼出完美的产品。我第一次用它，是在做一个“报告生成 Agent”。
起初，模型写出来的报告逻辑混乱，数据错位。
后来我改成 Prompt Chaining 流程：
1️⃣ 第一步让模型摘要文档；
2️⃣ 第二步让它提取关键数据点；
3️⃣ 第三步再让它撰写最终报告。神奇的是，整个过程的准确率和可控性都提升了好几倍。
我甚至能针对不同步骤用不同的模型，比如摘要用 Claude，报告生成用 GPT。
这时候，我才意识到：Prompt Chaining 其实就是「以任务为导向的思维链」。它的三个优势特别明显：

可控性：每一步都可以校验、微调，错误不会被放大。
可靠性：逻辑分层后，模型能更稳地遵循上下文。
可扩展性：你可以随时在链条中插入“工具调用”“外部查询”等模块。

举个最典型的例子：
别再让模型直接回答“帮我总结这份报告并写封邮件”。
正确的做法是：

Step 1: 总结报告 → Step 2: 提取关键数据 → Step 3: 写邮件。

这样不仅更准，还能清楚知道是哪一步出了问题，调试体验直接提升一个量级。从那以后，我几乎再也不用“大一统式 Prompt”。
因为我知道，真正稳定的智能，不靠“巨大的指令”，而靠“优雅的分工”。那一刻我突然意识到，这正是我所期待的智能体时代的样子——不再是冷冰冰的指令执行者，而是真正能「陪伴」人类完成复杂任务的伙伴。它不需要我们一遍遍重复目标，也能主动帮我们规划路径、发现盲点、优化方案。

反思式规划（Reflective Planning）就是这种能力的核心。
它的逻辑像人类的思考闭环：
先做，再看，再想，再改。
在这个过程中，Agent 不是一条直线地完成任务，而是不断在「行动→反思→再规划→执行」之间迭代，像人一样成长。比如我在实验一个自动写作 Agent。第一版的输出总是风格僵硬，逻辑生硬。于是我加了一个反思模块，让模型自己审阅生成结果，并写下“改进建议”。
第二轮，它开始分析段落衔接是否自然，主动调整语气。
第三轮，它甚至能总结出自己的问题：“标题不够吸引人，下次要多用悬念句。”
那一刻我有点震惊——它真的在「学」。这就是反思式规划的魅力。
它不仅让Agent能完成任务，更让它在完成任务的过程中变得“更聪明”。
而当这种能力被广泛应用时，我们看到的将不仅是更高效的AI，而是一种全新的工作范式：自主、反馈、演化。我相信，未来的智能体不再是工具，而是共创者。
他们会懂得判断优先级，会主动提出优化建议，会像团队成员一样协作。
而我们人类，也将从重复执行中解放出来，转向更具创造力与战略性的工作。

当然，这条路仍然漫长。
从 Chain-of-Thought 的线性思维，到 ReAct 的互动感知，再到 Plan-and-Execute 的分层规划，最后到 Reflective Planning 的闭环反思，每一步都在让 Agent 更像人。
但也正是这种“拟人化的智慧演进”，让我们看到 AI 不只是工具，而是一种新的思维方式。当我回头看吴恩达提出的“Agentic Workflows”时，心中那份激动依然清晰。
这不仅是AI发展的技术路线，更是人类与机器协作关系的一次重塑。
我们正在进入一个“共思”与“共创”的时代——
AI 不再是命令的执行者，而是思维的延伸。而我，正站在这个浪潮的边缘，
带着好奇、敬畏和一点点野心，
想看看：
当智能体真正学会反思的那一天，
人类会不会也被迫重新思考——
我们自己，究竟还剩下什么是“独一无二”的？