构建AI智能体系统时你是否遇到过这样的问题单个提示词无法处理复杂任务智能体无法动态决策多个智能体之间如何协作如何让智能体记住上下文这些问题在智能体开发中非常普遍。Google最近开源了一份《Agentic Design Patterns》智能体设计模式构建智能系统实战指南系统性地总结了21种设计模式为构建可靠的AI智能体系统提供了完整的解决方案。 书籍概览作者Antonio GulliGoogle 高级AI工程师。特点每个模式都有代码示例覆盖从基础到高级的智能体开发场景。完整目录第一部分基础模式1. 提示链 (Prompt Chaining) - 将复杂任务分解为顺序步骤2. 路由 (Routing) - 根据输入分类分派给不同处理模块3. 记忆 (Memory) - 上下文管理和长期记忆模式4. 工具使用 (Tool Use) - LLM与外部工具集成5. MMCP集成 - 模型上下文协议使用模式第二部分推理与规划1. 思维链 (Chain-of-Thought) / 思维树 (Tree-of-Thought)2. 反思与自我修正 (Reflection Self-Correction)3. 规划 (Planning) - 任务分解与执行规划4. 检索增强生成 (RAG) - 知识检索模式第三部分多智能体模式1. 顺序流水线 (Sequential Pipeline) - 装配线模式2. 并行执行 (Parallel Execution) - 并发处理降低延迟3. 协调者-工作者 (Orchestrator-Workers)4. 群智模式 (Swarm Pattern) - 多智能体辩论收敛5. 智能体间协作 (Agent-to-Agent Collaboration)6. 人在回路中 (Human-in-the-Loop)第四部分安全与运维1. 安全护栏 (Safety Guardrails)2. 验证模式 (Validation Patterns)3. 错误恢复 (Error Recovery)4. 监控与日志 (Monitoring Logging)5. 可测试性设计 (Design for Testability)涵盖了从基础到高级的21种智能体设计模式。每种模式都包含•模式概述核心概念和工作原理•实际应用真实场景案例•代码示例LangChain、Google ADK、CrewAI等框架实现•关键要点最佳实践总结 21种设计模式全景分类模式名称核心价值基础模式提示词链分解复杂任务为顺序步骤路由动态决策和分支执行并行化同时执行独立任务反思自我评估和改进能力扩展工具使用调用外部API和工具规划任务分解和执行计划知识检索(RAG)检索外部知识库推理技术增强逻辑推理能力协作模式多智能体协作多个智能体协同工作智能体间通信(A2A)智能体之间的信息交换人机协同人类与AI协作机制系统管理记忆管理维护对话状态和历史目标设定与监控设定目标并跟踪进度异常处理和恢复错误处理和容错机制优先级排序任务优先级管理优化模式资源感知优化动态调整资源使用学习和适应持续学习和改进探索和发现主动探索新知识安全与质量Guardrails/安全模式确保输出安全和合规评估和监控性能评估和监控 核心模式详解1. 提示词链分解复杂任务当任务过于复杂单个提示词无法有效处理时提示词链将任务分解为一系列顺序执行的子任务。典型应用场景# 示例文档分析工作流 # 步骤1提取关键信息 # 步骤2分析情感倾向 # 步骤3生成摘要报告 # 步骤4提取实体信息 # 步骤5生成最终报告核心价值• 降低单次LLM调用的复杂度• 提高输出可靠性和可控性• 便于调试和优化每个环节2. 路由动态决策机制路由模式让智能体根据输入内容动态选择执行路径实现灵活的决策能力。实现方式•基于LLM的路由让LLM分析输入并输出分类标签•基于嵌入的路由使用向量相似度匹配最佳路径•基于规则的路由使用预定义规则进行决策•基于ML模型的路由训练专门的分类模型应用示例客户服务智能体根据问题类型路由到不同的处理流程。3. 多智能体协作团队协作模式多个智能体协同工作每个智能体负责特定任务通过协作完成复杂目标。协作结构•层级结构主智能体协调子智能体•对等结构智能体之间平等协作•混合结构结合层级和对等模式实际应用• 软件开发团队需求分析、架构设计、编码、测试、部署• 研究团队文献检索、数据分析、报告撰写、审核4. 记忆管理状态维护智能体需要记住对话历史、用户偏好和上下文信息。记忆管理提供了三种层次的记忆记忆层次•Session跟踪单次对话•State维护会话状态•Memory长期知识存储实现框架• Google ADK的MemoryService• LangChain的Memory模块• Vertex Memory Bank5. 工具使用能力扩展智能体通过调用外部工具扩展能力边界实现与真实世界的交互。工具类型•搜索工具Google搜索、知识库检索•计算工具数学计算、数据分析•API工具调用外部服务•文件操作读写文件、处理文档 技术亮点上下文工程 vs 提示工程书中提出了一个重要概念上下文工程。传统提示工程专注于优化用户查询的措辞而上下文工程则构建完整的信息环境•系统提示词定义AI操作参数•检索文档从知识库获取相关信息•工具输出获取实时数据•隐式数据用户身份、交互历史、环境状态核心原则模型输出的质量更多依赖于所提供上下文的丰富性而非模型架构本身。智能体推理技术书中详细介绍了多种推理技术•思维链(CoT)逐步推理•思维树(ToT)探索多个推理路径•自我一致性多次采样并选择最一致答案•后退提示从抽象到具体安全与监控Guardrails模式确保智能体输出安全合规• 输入验证• 输出过滤• 行为约束• 异常检测评估和监控• 智能体轨迹追踪• 性能指标监控• 用户反馈收集 实战价值多框架支持每种模式都提供了主流框架的代码示例•LangChainPython生态最流行的智能体框架•Google ADKGoogle官方智能体开发工具包•CrewAI多智能体协作框架完整知识体系从基础到高级的完整学习路径1.基础模式提示词链、路由、并行化2.能力扩展工具使用、规划、RAG3.协作模式多智能体、A2A、人机协同4.系统管理记忆、监控、异常处理5.高级应用学习适应、探索发现附录资源书中还包含丰富的附录内容•高级提示技术零样本、少样本、思维链等•智能体交互GUI交互、环境交互•框架概览LangChain、ADK、CrewAI对比•AgentSpace可视化构建智能体•命令行AIClaude CLI、Gemini CLI、Aider•推理引擎各大模型推理机制解析•编码智能体AI辅助开发实践 如何使用下载地址公众号后台回复“谷歌智能体设计模式“学习建议初学者路径1. 从提示词链开始理解任务分解2. 学习路由模式掌握动态决策3. 实践工具使用扩展智能体能力进阶路径1. 深入多智能体协作2. 掌握记忆管理和状态维护3. 实现评估和监控机制实践建议• 选择一个熟悉的框架推荐LangChain• 从简单场景开始实践• 逐步增加复杂度• 关注异常处理和监控 总结这份指南的价值在于它不是简单的概念罗列而是从实战角度出发提供了完整的解决方案。每种模式都有清晰的应用场景、实现方法和代码示例。对于AI开发者来说这是构建可靠智能体系统的必备参考。对于技术决策者它能帮助你理解智能体系统的架构设计。对于研究者它提供了丰富的技术细节和前沿实践。智能体开发就像搭积木这21种设计模式就是你的积木块。掌握它们你就能构建出复杂而可靠的AI智能系统。 讨论区你正在开发什么样的智能体系统在实践中遇到了哪些挑战欢迎在评论区分享• 你最感兴趣的智能体设计模式• 开发过程中遇到的技术难题• 成功应用智能体技术的案例• 对未来智能体发展的看法-END-中文版地址https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns推荐阅读从一次AI的“胡说八道”谈起避免智能体幻觉的八项策略与四层运营架构OpenClaw Obsidian最小成本搭建 AI 记忆同步系统OpenClaw 为什么总“失忆”双层记忆 三层防御让它真正记住你给 OpenClaw 装了一套“学习系统”Self-Improving AutoSkillAgent 开始自己进化了让OpenClaw替你打工每日摘要、获取社交网站信息、量化模拟回测实战教程踩坑让你的OpenClaw替你打工从0到1跑通小红书运营全流程实战教程谷歌提示工程白皮书Google Prompt Engineering White-paper