0基础保姆级教程：8大智能体设计模式，看完就能动手做AI助手

hi兄弟们，我是麦当mdldm，一个致力于把AI说明白、让大家都能用起来的0基础AI教学博主。

第一幕：2025的唯一AI关键词： Agent

如果说2025年只留一个词总结AI发展，那这个词就是：AI Agent

OpenAI 发布 o1、Claude 推出 Computer Use、Google 发布 Agent Developer Kit……大厂们都在疯狂发力 Agent。但说实话，我观察了一圈，90% 的人对 AI 的认知还停留在"聊天机器人"阶段。

典型的场景是这样的：

你问AI：帮我写个Python爬虫 AI给你一段代码 你复制粘贴运行 报错了，你再问AI AI再给你改 ……

这就像你雇了个超级聪明的助手，却只会让他坐在边上回答问题，明明他能帮你把活儿全干了。

这就是今天我想跟兄弟们聊的话题——如何让 AI 从"聊天工具"变成"自主助手"？

前两天我看到 Google 的一位工程总监 Antonio Gulli 放出了一本新书《Agentic Design Patterns》，里面系统总结了 21 种智能体设计模式。我熬夜啃了一遍，然后替大家做了个精简提炼——咱们 0 基础不需要懂 21 种，掌握这 8 个核心模式，就够用了。

其实这些设计模式，也是我自己的**《0基础AI Agent开发实战》课程**第8集的核心内容。那集课程52分钟，我把 LangChain、LangGraph 这些框架拆得明明白白，带学员从0到1落地第一个 Agent MVP。今天先把基础理论分享给兄弟们。

第二幕：8大设计模式，手把手拆给你看

先说个核心概念：Agent（智能体）vs 传统 LLM 应用的区别是什么？

传统 LLM	智能体 Agent
单次问答	自主闭环运行
被动响应	主动规划执行
无状态	有记忆上下文
固定流程	动态决策

举个栗子：

传统 LLM：

你：帮我订张去北京的机票
AI：好的，请问什么时候出发？
（然后就没然后了，你还得一步步跟它交互）

智能体 Agent：

你：帮我订张去北京的机票
AI：自动问你时间 → 搜索航班 → 筛选最优 → 填订单 → 完成支付 → 发确认通知
（全程自动，你只负责收结果）

看到区别了吗？Agent = LLM + 规划能力 + 工具使用 + 记忆系统

在我的课程第2集，我总结了理解Agent的四大理论：

大炮理论：每次对话都是一次瞄准行为，Prompt 是划定目标的过程
桥梁理论：文本诠释一切，本质是用 LLM 生成文本的其他形式
灯塔理论：每个 Agent 背后都需要一个灯塔 Prompt 来协调指引
权杖理论：决策交给 AI，人类扮演监督者和边界制定者

这四个理论帮我建立了一套理解 AI Agent 的框架，兄弟们可以先把这套理论装进脑子里。

那怎么让 AI 变成 Agent 呢？咱们来看 8 大设计模式。

模式1：Reflection 反思模式 —— AI 自己检查作业

原理超简单：让 AI 做完事后再自己检查一遍，发现问题就修正。

用户提问 → 生成初稿 → 自我反思 → 修正完善 → 最终输出

实战场景：代码生成后自我审查

# 伪代码示例，逻辑一看就懂defreflection_agent(需求):第一步=AI生成(需求)第二步=AI自我审查(f"检查这段代码有什么问题：\n{第一步}")第三步=AI根据建议修改(f"根据这些建议优化代码：\n{第二步}")return第三步

效果：代码正确率从 70% 提升到 90%+

一句话总结：相当于让 AI 做完题后自己检查一遍

模式2：Tool Use 工具使用模式 —— 给 AI 装上手脚

原理：让 AI 能调用外部工具（搜索、计算器、数据库等），突破它训练数据的限制。

用户需求 → 判断用什么工具 → 调用工具 → 整合结果 → 回复用户

常见工具类型：

网页搜索（获取最新信息）
代码解释器（执行代码）
数据库查询
图像生成/分析

一句话总结：给 AI 装上"手脚"，让它能干更多事

模式3：ReAct 模式 —— 一边想一边做

原理：Reasoning（推理）+Action（行动）交替进行，每一步都显式输出"我在想什么"和"我要做什么"。

问题 → 推理 → 行动 → 观察结果 → 继续推理 → ... → 答案

实战示例：查天气

用户：杭州今天天气怎么样？ Thought 1: 用户想知道杭州今天的天气，我需要搜索 Action 1: Search("杭州天气") Observation 1: 多云，气温 5-12°C Thought 2: 信息已获取，可以回答用户了 Action 2: Finish("杭州今天多云，5-12度，建议多穿点")

为什么重要？传统 AI 是黑盒，你不知道它怎么想出来的；ReAct 是白盒，每一步都能看见，错了也方便改。

一句话总结：一边想一边做，边做边调整

模式4：Planning 规划模式 —— 遇事先列 To-Do List

原理：先制定计划，拆解任务，排序依赖关系，再逐步执行。

复杂任务 → 拆解子任务 → 排序依赖 → 逐步执行 → 汇总结果

实战示例：写一篇文章

1. 搜索相关资料 → 无依赖，先做 2. 整理资料要点 → 依赖步骤1 3. 撰写文章大纲 → 依赖步骤2 4. 写作正文内容 → 依赖步骤3 5. 审核修改 → 依赖步骤4 6. 生成最终版本 → 依赖步骤5

Planning 的价值：复杂任务可管理、出错能回滚、支持中断恢复

这个模式用Coze 工作流来实现特别方便。我在课程第7集花了44分钟详细讲 Coze 工作流，包括如何把 Workflow 打造成工具、如何集成到实际项目里——那节课很多学员说直接就能拿去变现了。

一句话总结：遇事先列个 To-Do List，然后一项项勾

模式5：Multi-Agent 多智能体协作 —— 让专业的人做专业的事

原理：多个专门化 Agent 协同完成复杂任务，每个 Agent 有明确分工。

用户任务 → 任务分发 → 专门 Agent 处理 → 结果整合 → 最终输出 ↓ ┌─────────┬─────────┬─────────┐ │研究员 │写作者 │审稿人 │ └─────────┴─────────┴─────────┘

实战示例：内容生产流水线

研究员=搜集资料 写作者=生成内容 审稿人=质量把控 发布者=最终审核# 协作流程资料=研究员.run(主题)初稿=写作者.run(资料)审核=审稿人.run(初稿)最终=发布者.run(审核)

多智能体 vs 单智能体：职责清晰、支持并行、适合复杂项目

一句话总结：让"专业的人"做"专业的事"

热门框架：AutoGen（微软）、CrewAI、MetaGPT

模式6：Routing 路由模式 —— 像客服转接一样

原理：根据任务类型，智能分配给最合适的处理流程。

用户请求 → 意图识别 → 分发路由 → 专业处理器 → 返回结果 ↓ ┌─────────┬───┴────┬─────────┐ │代码任务 │数据分析 │写作任务 │ └─────────┴─────────┴─────────┘

实战示例：智能客服

意图=识别用户意图(用户消息)if意图=="技术问题":return技术支持Agent(用户消息)elif意图=="账单问题":return账单Agent(用户消息)elif意图=="投诉建议":return投诉Agent(用户消息)

一句话总结：把问题分给对应的专家处理

模式7：Parallelization 并行模式 —— 多线程干活

原理：同时执行多个独立任务，提升效率。

任务 → 拆解 → 并行执行 → 结果聚合

实战示例：多角度分析

# 同时从4个角度分析，最后汇总结果并行执行(技术角度分析(主题),商业角度分析(主题),用户角度分析(主题),法律角度分析(主题))→ 汇总结论

效果：速度提升 3-5 倍，结果更全面

一句话总结：多线程干活，速度更快

模式8：Prompt Chaining 提示链模式 —— 把复杂问题分解

原理：将复杂任务拆成多个步骤，用多个 Prompt 串联执行。

输入 → Step1(收集素材) → Step2(生成大纲) → Step3(写作) → Step4(润色) → 最终结果

实战示例：文章写作流水线

Step1=搜索并收集关键信息 Step2=基于素材写大纲 Step3=根据大纲写初稿 Step4=对初稿润色优化returnStep4的输出

提示链 vs 单次 Prompt：分步骤执行、每步质量可控、容易定位问题

一句话总结：把复杂问题分解成小步，一步步来

8大模式成熟度对比

模式	成熟度	难度	使用频率
Reflection	⭐⭐⭐⭐⭐	简单	极高
Tool Use	⭐⭐⭐⭐⭐	中等	极高
ReAct	⭐⭐⭐⭐	中等	高
Prompt Chaining	⭐⭐⭐⭐⭐	简单	高
Routing	⭐⭐⭐⭐	中等	中
Parallelization	⭐⭐⭐	中等	中
Planning	⭐⭐⭐	较难	中
Multi-Agent	⭐⭐	较难	低

我的建议：从 Reflection 和 Tool Use 开始，这两个最简单也最实用。掌握后 80% 场景都能应对。

新手从哪开始学？4周入门路径

第1周：掌握 Reflection 和 Tool Use ↓ 第2周：实践 ReAct 和 Prompt Chaining ↓ 第3周：尝试 Routing 和 Parallelization ↓ 第4周：探索 Planning 和 Multi-Agent

实战项目推荐（从简单到复杂）：

🥉入门级（1-2天）

带反思的代码生成器（Reflection）
天气查询助手（Tool Use）

🥈进阶级（3-5天）

智能研究助手（ReAct + Tool Use）
多角度内容分析器（Parallelization）

🥇高级级（1-2周）

自媒体内容生产线（Multi-Agent）
全能智能客服（Routing + 组合模式）

想系统深入学习？这套课程带你从0到1

文章里讲的这些内容，其实是我**《0基础AI Agent开发实战》**课程的一部分。这套课程是我给500+企业做AI培训时沉淀下来的方法论，浓缩成10集视频，总共5.5小时，带兄弟们从0到1完成一个AI产品。

课程完整路径：

第0集：最短路径打造AI产品能力（课程导览） ↓ 第1集：大模型基础扫盲（Token、Embedding、RAG） ↓ 第2集：四大理论梳理（大炮/桥梁/灯塔/权杖） ↓ 第3集：国内外大模型大盘点 ↓ 第4集：API调用入门（Cherry Studio实战） ↓ 第5集：AI代码编辑器（Cursor/Tare/Qoder） ↓ 第6集：7分钟落地一个网站（V0.dev） ↓ 第7集：Coze工作流集成实战 ↓ 第8集：AI Agent核心（LangChain + LangGraph） ↓ 第9集：项目部署上线（GitHub + Vercel + 域名）

课程结束后，你会拥有：