AI Agent中6种常用的设计模式
前言
在AI Agent概念井喷的2026年，我见过太多团队拿着大模型API就直接开干，结果要么是上帝提示词堆到失控，要么是Agent陷入死循环疯狂消耗Token，最终灰溜溜地回头重新设计。
大模型本身不是银弹，如何正确地组织Agent、规划任务、调用工具，才是决定AI应用能否落地的核心密码。
今天，我将结合Spring AI Alibaba和AgentScope等主流框架的最佳实践，跟大家一起聊聊AI Agent开发中6种最实用的设计模式。
希望对你会有所帮助。
一、AI Agent的架构演进
在深入具体模式之前，我们先花一分钟理解Agent系统的核心架构。
任何一个成熟的Agent系统，都由以下几个核心模块组成：
在这个架构基础上，学术界和工业界总结出了多种设计模式。
从最简单的单体Agent到复杂的多智能体协作，每种模式都有其独特的优势和适用场景。
二、六种核心设计模式详解
模式一：ReAct（Reasoning + Acting）
一句话定位：Agent最基础的“思考-行动-观察”循环，所有复杂模式的基础。
ReAct模式的核心思想是将“推理”和“行动”分离。
Agent先推理当前情况，决定下一步做什么，然后执行行动，观察结果，再继续推理，形成一个闭环。
Java代码实现（基于Spring AI Alibaba）：
// 创建ReActAgent - 这是最基础的Agent模式
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
.name("customer_service_agent")
.model(chatModel)
.systemPrompt("你是一个专业的客服助手，通过推理和行动解决用户问题")
.tools(queryOrderTool, checkInventoryTool) // 注册工具
.build();
// 同步调用
String response = agent.call("帮我查询订单号12345的状态");
System.out.println(response);
// 流式调用（实现打字机效果）
Flux<String> streamResponse = agent.stream("我想退货，应该怎么操作");
streamResponse.subscribe(System.out::print);
核心组件解析：
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| AgentLlmNode | 负责LLM推理调用，生成思考和行动决策 |
| AgentToolNode | 执行LLM请求的工具调用 |
| MemorySaver | 持久化对话历史，支持会话恢复 |
优点：结构清晰，易于理解和调试；是构建更复杂Agent的基础模式。
缺点：单次任务需要多次LLM调用，Token消耗较大；缺乏长期任务规划和记忆能力。
适用场景：智能客服、基础问答、需要多步推理但无需长期记忆的任务。
模式二：工具使用（Tool Use）
Tool Use 也是Function Calling。
一句话定位：让Agent“长出手脚”，连接外部世界的能力。
单纯的大模型只有文本生成能力，无法获取实时信息或执行具体操作。
Tool Use模式通过函数调用，让Agent能够查询数据库、调用API、操作文件系统，真正“动手”解决问题。
Java代码实现（注解驱动）：
// 1. 定义工具类，使用@Tool注解标记可调用方法
@Component
public class OrderTools {
@Tool(description = "查询指定订单的状态")
public String queryOrder(@P("订单号") String orderId) {
// 调用数据库或API
Order order = orderService.findById(orderId);
return String.format("订单%s状态：%s", orderId, order.getStatus());
}
@Tool(description = "获取某城市的天气信息")
public String getWeather(@P("城市名称") String city) {
return weatherApi.get(city);
}
@Tool(description = "计算两个数的和")
public int add(@P("第一个数") int a, @P("第二个数") int b) {
return a + b;
}
}
// 2. 将工具注册到Agent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
.model(chatModel)
.tools(new OrderTools())
.build();
// 3. Agent会自动判断何时调用哪个工具
String result = agent.call("帮我查一下订单ORD-123的物流状态");
原理示意图：
优点：极大扩展了Agent能力边界；注解驱动，开发效率高；工具可复用，形成能力库。
缺点：需要为每个工具编写清晰的描述；工具数量增多时LLM可能选错工具。
适用场景：信息查询（天气、股票、订单）、数据操作、系统集成、任何需要“动手”的场景。
模式三：反思（Reflection）
一句话定位：Agent像人类一样“三思而后行”，自我审视并修正错误。
反思模式允许Agent对自己的输出进行批评和修正。它通过多轮迭代来提升输出质量，就像人类写代码后要review一样。
Java代码实现（双Agent协作）：
public class ReflectionService {
private final ReactAgent executor;
private final ReactAgent critic;
public ReflectionService(ChatModel chatModel) {
// 执行Agent：负责生成回答
this.executor = ReactAgent.builder()
.name("executor")
.model(chatModel)
.systemPrompt("你是一个专业助手，回答用户问题")
.build();
// 评审Agent：负责检查质量
this.critic = ReactAgent.builder()
.name("critic")
.model(chatModel)
.systemPrompt("""
你是质量检查专家。检查以下回答的质量，指出错误和不完善之处。
如果回答完美，回复"PASS"。
""")
.build();
}
public String generateWithReflection(String input, int maxIterations) {
String currentOutput = null;
for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
// 1. 执行Agent生成回答
if (currentOutput == null) {
currentOutput = executor.call(input);
} else {
// 根据反馈改进回答
currentOutput = executor.call(
"请根据以下反馈改进回答：\n" +
"原始问题：" + input + "\n" +
"上次回答：" + currentOutput + "\n" +
"反馈意见：" + feedback
);
}
// 2. 评审Agent检查质量
String critique = critic.call(
"请评审以下回答：\n" + currentOutput
);
// 3. 判断是否通过
if (critique.contains("PASS") || i == maxIterations - 1) {
return currentOutput;
}
feedback = critique;
}
return currentOutput;
}
}
优点：显著提升输出质量；可自动发现逻辑错误和事实错误；适合高质量要求的场景。
缺点：需要多次LLM调用，Token消耗大；响应时间显著增加。
适用场景：代码审查、内容润色、学术论文润色、高准确度要求的问答。
模式四：规划（Planning）
一句话定位：将复杂任务分解为可执行的子任务，分步骤完成。
规划模式是应对复杂任务的核心武器。Plan Agent先将大任务拆解成多个子任务，再按顺序或并行执行。
Java代码实现（SequentialAgent模式）：
// 创建三个专业Agent
ReactAgent dataCollector = ReactAgent.builder()
.name("数据采集Agent")
.model(chatModel)
.tools(databaseTool, webSearchTool)
.build();
ReactAgent dataAnalyzer = ReactAgent.builder()
.name("数据分析Agent")
.model(chatModel)
.tools(statisticsTool)
.build();
ReactAgent reportGenerator = ReactAgent.builder()
.name("报告生成Agent")
.model(chatModel)
.tools(reportTool)
.build();
// 顺序编排：数据采集 → 数据分析 → 报告生成
SequentialAgent pipeline = SequentialAgent.builder()
.name("市场调研工作流")
.agents(dataCollector, dataAnalyzer, reportGenerator)
.build();
// 执行复杂任务
String finalReport = pipeline.call("生成2026年Q1销售分析报告");
规划模式的核心价值：将MultiAgent开发周期从数天压缩到数小时，是企业级AI应用的标准范式。
优点：能处理超长、超复杂的任务；提高任务执行的确定性和可预测性；支持并行执行提升效率。
缺点：规划本身可能出错，需要fallback机制；任务粒度划分需要经验。
适用场景：数据分析全流程、自动化调研、报告生成、项目规划。
模式五：多智能体协作（Multi-Agent）
一句话定位：多个专业Agent协同工作，取长补短，1+1>2。
多智能体协作模式是规划模式的进化版。
它不仅仅是串行执行，而是通过消息通信实现智能体间的动态协作。
Java代码实现（MsgHub协作模式）：
// 创建专业Agent
ReactAgent orderAgent = ReactAgent.builder()
.name("订单Agent")
.model(chatModel)
.tools(queryOrderTool)
.build();
ReactAgent paymentAgent = ReactAgent.builder()
.name("支付Agent")
.model(chatModel)
.tools(queryPaymentTool)
.build();
ReactAgent refundAgent = ReactAgent.builder()
.name("退款Agent")
.model(chatModel)
.tools(processRefundTool)
.build();
// 构建协作中枢
MsgHub hub = new MsgHub();
// Agent订阅感兴趣的消息
hub.subscribe("order:query", orderAgent);
hub.subscribe("payment:status", paymentAgent);
hub.subscribe("refund:process", refundAgent);
// 发布消息，触发协作
hub.publish(new Message("order:query",
"查询订单ORD-123的详细信息"));
// Agent可以相互通信完成任务
orderAgent.onMessage("order.found", (msg) -> {
hub.publish(new Message("payment:status",
"检查订单" + msg.getData() + "的支付状态"));
});
多智能体通信机制：
| 协作模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 层级指挥 | 主Agent分解任务，子Agent执行 | 企业级任务调度 |
| 嵌套模式 | Agent内部包含子Agent | 复杂分层系统 |
| 转交模式 | Agent无法处理时转交其他Agent | 客服升级场景 |
| 群聊模式 | 多个Agent自由讨论 | 创意头脑风暴 |
优点：模块化设计，易于维护和扩展；支持并行处理，效率高；天然适合分布式部署。
缺点：架构复杂度高；Agent间通信协调有额外开销。
适用场景：大型企业系统、多部门协同业务、复杂流程自动化。
模式六：人机协同（Human-in-the-Loop）
一句话定位：将人引入决策闭环，关键节点人工确认，提升安全性和可控性。
人机协同模式是AI Agent落地的安全阀。在涉及资金、权限、敏感数据的操作上，必须加入人工确认环节，而不是完全交给AI自主决策。
Java代码实现：
public class HumanInTheLoopAgent {
private final ReactAgent agent;
private final ApprovalService approvalService;
public String processWithApproval(UserRequest request) {
// 1. Agent分析意图
String analysis = agent.call(
"分析以下请求的意图和所需操作：" + request.getText()
);
// 2. 判断是否需要人工审批
if (requiresApproval(analysis)) {
// 3. 发送审批请求
ApprovalRequest approval = ApprovalRequest.builder()
.userId(request.getUserId())
.operation(extractOperation(analysis))
.details(analysis)
.build();
ApprovalResult result = approvalService.requestApproval(approval);
if (!result.isApproved()) {
return "操作被拒绝，请联系管理员";
}
}
// 4. 执行操作
return agent.call("执行以下操作：" + analysis);
}
private boolean requiresApproval(String analysis) {
// 检测敏感关键词：退款、删除、修改权限、批量操作等
String[] sensitiveKeywords = {"退款", "删除", "修改权限", "批量"};
for (String keyword : sensitiveKeywords) {
if (analysis.contains(keyword)) {
return true;
}
}
return false;
}
}
优点：提升系统安全性，防止AI误操作；满足金融、政务等行业的合规要求；增强用户对AI的信任感。
缺点：降低自动化程度，需要人工介入；响应时间取决于审批速度。
适用场景：金融交易、权限变更、数据删除、敏感信息查询、高风险业务。
三、六种模式对比总结
| 模式 | 核心特点 | 适用场景 | 开发复杂度 | Token消耗 | 推荐度 |
|---|---|---|---|---|---|
| ReAct | 基础推理行动循环 | 智能客服、基础问答 | ⭐⭐ | 中等 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Tool Use | 调用外部工具 | 信息查询、系统集成 | ⭐⭐ | 中等 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Reflection | 自我审视修正 | 代码审查、润色 | ⭐⭐⭐ | 较高 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Planning | 任务拆解执行 | 数据分析、自动化调研 | ⭐⭐⭐⭐ | 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Multi-Agent | 多智能体协作 | 企业级系统、复杂流程 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 高 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Human-in-the-Loop | 人工介入确认 | 金融交易、敏感操作 | ⭐⭐⭐ | 较低 | ⭐⭐⭐⭐ |
四、如何选型？
五、组合使用的艺术
在实际项目中，这六种模式往往不是孤立使用的，而是根据业务场景灵活组合：
- 智能客服 = ReAct + Tool Use（查订单、查库存）+ Reflection（提升回答质量）
- 数据分析平台 = Planning + Multi-Agent + Human-in-the-Loop（数据敏感需审批）
- 代码生成助手 = ReAct + Reflection + Tool Use（执行代码、运行测试）
更多干货内容在Java突击队网：susan.net.cn
总结
AI Agent的六种设计模式，本质上是人类解决问题思路的数字化映射：
- ReAct像我们解决问题的“思考-行动”循环
- Tool Use像我们使用电脑、手机、计算器等工具
- Reflection像我们写完文章后的自我审阅和修改
- Planning像项目管理中的任务分解与执行
- Multi-Agent像团队协作中的分工与配合
- Human-in-the-Loop像重大决策前征求上级或专家意见
构建AI Agent应用时，建议从最简单的ReAct + Tool Use模式开始，快速验证可行性。
随着业务复杂度增加，逐步引入Reflection、Planning和Multi-Agent模式。
这不仅是技术演进的过程，更是从“功能实现”到“工程化落地”的必经之路。
希望这份设计模式指南能帮你构建出更加稳定、可靠、智能的AI Agent系统。
浙公网安备 33010602011771号