15种AI Agent设计模式，做Agent的人迟早都要用上

每个做Agent的团队都会撞上同一面墙。

刚开始一个提示词加几个工具，跑得挺好。然后需求往上堆，边界情况越来越多，涉及的人越来越多，风险越来越大。突然有一天你发现，你那个Agent的系统提示词已经几千字了，在试图同时干五件不同的事。

解决这个事的办法不是继续磨提示词，是选对模式。

下面这15种模式，是跑在生产环境里的Agent系统底层都在用的。每种模式什么时候该用、什么时候会崩，一清二楚。

动手之前，先判断这东西到底需不需要Agent

不是所有任务都需要Agent。

一个任务值得上Agent，一般是这几种情况。单次模型调用给不出可靠结果，模型需要在运行时在多个工具或数据源之间自己选，任务本身需要规划、验证或迭代打磨，工作流里有真实的不确定性没法写死。

反过来，输入到输出的路径如果能提前确定，通常不需要Agent。摘要、分类、简单提取、模板化生成，这些用直接模型调用更快更便宜更稳。硬套Agent框架只会增加延迟和故障点，屁用没有。

模式1，单Agent

最简、最常见的起步形态。一个模型、一套系统提示词、一组可控的工具。模型自己决定该调哪个工具，看返回结果，继续判断，直到信息够了再回答。

真实场景就是那种客服Agent，查订单状态、看物流、如果解决不了就自动生成工单。两三个工具，一个明确的活。

该用的时候就是任务边界清晰、工具少、一个Agent能把所有上下文装下不混乱的时候。

崩的时候是你不停往上加工具，系统提示词长到一页都装不下了。这就不是再加提示词能解决的事了，你得换模式。

模式2，多Agent串行

几个专门化的Agent按固定顺序跑。上一个的输出就是下一个的输入。

真实场景是合同审核流水线。一个Agent把义务条款抽出来，下一个识别风险点，第三个起草采购摘要。顺序从不改变。

该用的时候就是工作流有清晰可重复的阶段，而且每个阶段产出的东西刚好是下一阶段需要的。

崩的时候是跑到一半发现顺序其实需要根据中间发现动态调整。串行流水线假设路径是写死的，如果不是，你得换更灵活的。

模式3，多Agent并行

几个独立的子任务同时跑，跑完之后汇总成一个视图。

真实场景是凌晨两点线上崩了。三个Agent同时去查日志、查指标、查最近的部署记录，不是先查一个再查下一个，因为故障处理的每一分钟都在烧钱。

该用的时候就是子任务真的互相独立，而且速度是关键。

崩的时候是任务之间其实互相依赖。把有依赖关系的工作强行并行，结果就是竞态条件和上下文不完整。

模式4，循环

重复跑同一套步骤，直到满足退出条件。

真实场景是数据清洗Agent。先看一遍乱糟糟的CSV长什么样，提一个清洗方案，跑一遍检查有没有过质量标准，没过就再来，但有最大轮次上限。

该用的时候就是任务需要多轮尝试，而且你能定义清楚、可检查的停止条件。

崩的时候是没有可靠的退出条件。没有退出条件的循环就是个定时账单炸弹，可能永远停不下来。

模式5，审查和批评

一个裁判Agent审另一个Agent的输出，批评它，给具体可操作的反馈。

真实场景是生成的报告在送到人手里之前，先过一个独立的批评Agent，标出站不住脚的论断、缺证据的地方、表述不清的段落。

该用的时候就是质量比速度重要，你想要系统内嵌第二意见而不是事后才补。

崩的时候是批评者和生成者有同样的知识盲区。建立在相似假设上的审查者，抓不出相同的错误。

模式6，迭代打磨

生成、打分、不够好就再来，一直磨到跨过质量门槛。

真实场景是营销文案生成器。它自己对着品牌指南给自己的草稿打分，不够分就改，一直改到过线，不是一次通过或失败，是逐次接近目标。

该用的时候就是输出质量确实会波动，而且好不好的门槛是可量化的。

崩的时候是打分函数太模糊或者能被作弊绕过去。如果模型可以虚高自评分数而不真正改进，这个循环就只是在烧Token。

模式7，调度员

一个中央路由Agent根据实际请求内容把任务分发给不同的专家Agent。

真实场景是工单系统把客服请求路由到账单、技术、账户、物流、反欺诈各自的小Agent，每个Agent只需要窄领域的上下文，不用一个Agent企图知道一切。

该用的时候就是你确实有不同类型的需求，各自需要不同的上下文、不同的工具、不同的决策逻辑。

崩的时候是路由本身开始模糊。如果请求没法干净地掉进某一个桶里，调度员就变成新瓶颈和错配来源。

模式8，层级任务拆解

一个根Agent把复杂目标拆成小的子目标，委托给专业工人Agent，然后把所有东西合成一个答案。

真实场景是你问「明年我们该往哪三个国家扩张」，这个被拆成竞争分析、监管研究、物流可行性、市场规模估算，每块由不同专家处理，最后合并。

该用的时候就是问题太宽一个推理轮次根本装不下，但能干净地拆成独立专业领域。

崩的时候是子目标其实不独立。如果需要各条线实时互相通气，提前拆开反而丢了交互。

模式9，群策

多个专家Agent往一个共享讨论里贡献观点，互相挑战对方的假设，一个主持人最后综合出最终建议。

真实场景是公司要不要上线订阅制。研究、工程、财务、客服各自的Agent在多个回合里各摆各的论点，然后再由主持人权衡利弊。

该用的时候就是没有一个标准正确答案，你需要一个经过多方真实立场碰撞后推理出来的决策。

崩的时候是你需要的是一个快速确定的答案。群策模式设计就是慢的、探索性的，拿来求快是选错工具。

模式10，ReAct，推一步做一步

Agent在推理和行动之间交替。想好要查什么，调工具查，看返回结果，判断信息够了没有。

真实场景是「队列处理器好像卡住了」。Agent自己去搜文档、查服务健康状态、关联发现，然后才提出修复建议。调查路径不是提前写好的，取决于它沿途发现了什么。

该用的时候就是通往答案的路径确实没法提前规划，完全取决于每一步发现了什么。

崩的时候是调查一直不收敛。永远要给推理执行循环设最大次数上限，否则就是无尽探索。

模式11，人在回路

Agent调查和推荐，但任何有风险或模糊的事情，最后的决策留给真人。

真实场景是退款审批。低风险明确情况自动处理。金额大、有欺诈信号、或触及策略例外的，暂停等真人审完再走。

该用的时候就是决策真的带着财务、法律或声誉上的风险，全自动目前还不能接受。

崩的时候是你把它当成一个UI功能而不是架构问题来对待。你需要持久状态、审批人分派、超时处理、升级路径，不是一个暂停按钮。

模式12，先计划再执行

一个规划Agent先产出一份完整的结构化计划，可审查可修改，然后才开始执行。之后一个执行Agent一步一步走。

真实场景是「把工作节点从10台扩到20台，验证队列排空，更新运维手册」。整份计划在执行之前完全可见，不像ReAct那样路径是一步步冒出来的。

该用的时候就是你想在行动之前审查或批准计划，这对有真实后果的运维操作特别重要。

崩的时候是环境变化比计划执行快。一份过时的计划闭着眼执行，比没有计划更危险。

模式13，反思

Agent评估自己的失败，反思哪里出了问题，然后把这个教训带进下一次尝试。

真实场景是代码生成Agent写了个脚本，运行时报错。Agent分析真实的错误信息，记下要改什么，然后重试。每次尝试都变聪明一点，而不是重复同一个错误。

该用的时候就是失败是有信息量的，自我纠正真的能提升下一次尝试。

崩的时候是失败模式之间随机且互不相关。反思只在有真实模式可学的时候才有用。

模式14，自定义逻辑

一个混合体。确定性代码处理那些绝对不能出错的部分，模型负责需要判断、起草和处理异常的部分。

真实场景是退款流程中，购买验证和欺诈检查走硬编码的确定性规则，绝不交给模型。而给客户写回复和路由建议的部分仍然交给Agent。

该用的时候就是工作流里有真实的、带法律或财务后果的分支逻辑，你需要精确地区分什么是确定性的、什么是灵活的。

崩的时候是团队模糊了这条线，让模型去做硬编码规则该做的事。资格判断、权限、资金转移，永远不该让模型一个人说了算。

模式15，事件驱动Agent

Agent不等你叫它。它订阅事件流，触发条件满足的那一瞬间就开始行动。

真实场景是反欺诈Agent。可疑交易事件触发的那一秒它就响应，不是等工单浮现出来再处理，那时候损失已经发生了。

该用的时候就是时间比什么都关键，等人类请求意味着错过行动窗口。

崩的时候是触发条件定义得太模糊。一个事件流全是噪音、触发含糊不清，系统就会一直在喊狼来了，或者更糟，漏掉真正的信号。

怎么选，看你要解决哪种不确定性

对的模式匹配的是你工作中的不确定性是什么形状。

不确定该用哪个工具，单Agent或ReAct。不确定该往哪路由，调度员。不确定质量够不够，审查批评或迭代打磨。不确定执行路径，先计划再执行或ReAct。不确定怎么自我修正，反思或循环。不确定业务风险，人在回路或自定义逻辑。不确定问题结构，层级拆解或群策。等不了请求，事件驱动。

群策不比单Agent更高级，如果任务只需要一次可靠的工具调用的话。先计划再执行不是ReAct的升级版，如果计划到第三步就过时了的话。

最稳的生产系统不是最自主的那些。它们是在真正能创造价值的地方给足自主权，在其它所有地方收紧约束。

十条生产环境铁律

从能跑的最小模式开始。一个单Agent加上干净的工具契约，干翻一堆契约松散的多Agent系统。

工具描述要写得像合同一样。模型对工具的认知完全来自你写在描述里的东西，不是来自你脑子里的意图。

给每次请求的迭代次数、工具调用次数、花费设上限。一个没预算限制的Agent就是一张迟早会到的账单。

记录完整的行动轨迹。工具调用、参数、输出、最终决策。没有这些，故障排查时你在靠猜。

把不可逆操作放在确定性检查或人工审批之后。永远不要模型一个关就过了涉及资金转移或生产变更的决定。

用真实失败案例做评估，不只走通正常路径。正常路径的正确是原型，边缘情况的正确才是产品。

按职责拆分提示词，别等系统提示词变得没法读了才动。你的提示词里开始长出的就是Agent在同时干两份活。

把多Agent系统当分布式系统对待。部分失败、超时、重试、可观测性，不是可选项。

模型审查替代不了确定性校验。用裁判Agent来提升质量，用测试和权限检查来确保正确性。

优先选更简单的模式，不是简单永远更好，是你省下来的复杂度预算可以花在更好的工具、更好的提示词、更好的评估上。

最后

大多数团队翻车不是因为选错了模式，是因为他们从没问过自己，到底在解决哪种不确定性。

选对模式，匹配问题的形状，不在不该加自主权的地方堆料。

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