06-24
15种AI Agent设计模式：从单智能体到事件驱动，生产级系统的选择指南
本文总结了15种AI智能体设计模式，覆盖从单智能体、顺序/并行多智能体、循环评审、协调器、分层分解、ReAct、人机协同到事件驱动等。核心观点是：选择哪种模式取决于问题的确定性形态，而非追逐流行度。每个模式都给出了适用场景、真实案例和常见失败点，最后提炼10条生产规则强调最小化复杂度、严格限制工具调用次数、不可逆操作必须经确定性校验或人工批准。适合所有正在构建或计划部署Agent系统的一线工程师。
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06-12
2026 年如何构建真正可用的 AI Agent：从认知模型到代码实操
本文系统地拆解了构建实用 AI Agent 的核心架构与工程实践。作者首先厘清了聊天机器人、AI Agent 与 Agentic AI 的边界，指出真正 Agent 的本质是持续执行直到目标达成的循环系统，而非一次性问答。文章深入阐述了 Agent 运行的 ReAct 循环（思考-行动-观察-反思），并分解出 Agent 的五大基石：LLM 大脑、工具（手）、记忆（短期与长期）、自校正回路及验证环节。作者以“构建一个挖掘健身领域痛点创业想法的研究 Agent”为例，展示了从设定目标、赋予工具、引入循环、构建记忆到增加批评 Agent 的完整构建步骤，并附带了可直接使用的 5 种 Agent 系统提示。文章还总结了导致 Agent 失败的 6 个核心原因（如缺乏记忆、无停止条件等），并推荐了 Claude Code、LangGraph、MCP 等当前技术栈。适合希望从 Prompt 工程转向 Agent 系统工程的一线开发者阅读，提供从 50 行 Python 代码起步的周末实践路线图。