作者 | 崔皓

審校 | 重樓

開篇

市場核心命題由此轉(zhuǎn)變：如何將這強(qiáng)大的基礎(chǔ)智能，轉(zhuǎn)化為能真正解決商業(yè)痛點(diǎn)、創(chuàng)造價(jià)值的實(shí)用方案。無論是企業(yè)還是開發(fā)者，目光都已超越模型的實(shí)驗(yàn)室表現(xiàn)或炫目的演示。他們迫切需要的，是能夠無縫嵌入真實(shí)業(yè)務(wù)流程、精準(zhǔn)完成復(fù)雜具體任務(wù)的引擎。

但現(xiàn)實(shí)世界的商業(yè)邏輯從來不是簡單的一問一答。它天然充滿了糾纏的復(fù)雜性：任務(wù)往往包含一連串需要?jiǎng)討B(tài)決策的環(huán)節(jié)、涉及調(diào)用多種專業(yè)工具、要求持續(xù)追蹤狀態(tài)變化、并具備自主規(guī)劃執(zhí)行路徑的能力。這是一個(gè)環(huán)環(huán)相扣、需動(dòng)態(tài)適應(yīng)的多步驟過程。

這正是基礎(chǔ)模型顯露力不從心的地方：它如同一個(gè)擁有超凡 “腦力” 的天才，卻不擅長管理流程、記錄任務(wù)狀態(tài)、協(xié)調(diào)多個(gè)執(zhí)行步驟，更別提從容處理過程中的意外和差錯(cuò)。讓這樣一個(gè) “天才” 直接上陣處理端到端的復(fù)雜業(yè)務(wù)？結(jié)果往往是效率低下、表現(xiàn)笨拙、穩(wěn)定性堪憂 —— 它缺了一套至關(guān)重要的 “執(zhí)行力” 系統(tǒng)。

Agentic AI 的核心使命，正是填補(bǔ)這個(gè)巨大的空白。它并非憑空創(chuàng)造新模型，而是引入了一種革命性的架構(gòu)思想：將龐雜任務(wù)拆解，交給一群職責(zé)清晰的 “智能體”（Agents）去執(zhí)行。 每個(gè)智能體都如同一位專精的 “數(shù)字工作者”：目標(biāo)明確（知道要干什么），能力齊備（掌握必要的工具，如調(diào)用 API 或查詢數(shù)據(jù)庫），判斷有理（遵循設(shè)定的決策邏輯），反應(yīng)敏銳（能感知環(huán)境變化，如上下文、用戶輸入、系統(tǒng)狀態(tài)）。

傳統(tǒng) AI VS Agentic AI

大家可以想象這種場景，當(dāng)大模型扮演電商銷售人員處理客戶投訴： “已付款但未收到訂單確認(rèn)”的投訴。

傳統(tǒng)大模型： 生成一條建議如 “請檢查郵箱垃圾箱或聯(lián)系客服”，然后 ——處理就停在這里。它只是播報(bào)了信息，剩下的人工操作仍需工程師自己處理。

Agentic AI ： 系統(tǒng)則會(huì)更加主動(dòng)，執(zhí)行如下操作：

• 分析智能體，識別問題類型（比如 “訂單狀態(tài)異常”）。
• 查詢智能體，調(diào)用訂單系統(tǒng)的接口，提取相關(guān)訂單和支付數(shù)據(jù)。
• 診斷智能體，接收數(shù)據(jù)，展開故障排查（是支付網(wǎng)關(guān)慢了？通知沒發(fā)出？還是系統(tǒng)處理卡殼了？）。
• 執(zhí)行智能體，根據(jù)診斷結(jié)果，精準(zhǔn)調(diào)用相應(yīng)接口解決問題（例如重發(fā)確認(rèn)通知、手動(dòng)修正訂單狀態(tài)）。
• 反饋智能體，向用戶發(fā)送處理進(jìn)展或結(jié)果通知。

監(jiān)控智能體，遇到棘手失敗則平滑轉(zhuǎn)交人工介入。整個(gè)鏈條環(huán)環(huán)相扣，全程自動(dòng)推進(jìn)，工程師無需插手干預(yù)。

Agentic AI 火爆的根源正在于此： 它直接提供了一套可靠的處理機(jī)制，真正將 AI 的潛力轉(zhuǎn)化成了自主駕馭復(fù)雜、端到端業(yè)務(wù)難題的能力。這標(biāo)志著轉(zhuǎn)變 ——AI 應(yīng)用不再圍繞著單一模型有多酷炫，而是成為了工程師手中構(gòu)建實(shí)用、穩(wěn)定、能帶來真實(shí)商業(yè)價(jià)值的下一代智能應(yīng)用所必不可少的核心底層框架。

什么是 Agentic AI ？

通過前面的例子，相信大家對 Agentic AI 有了一個(gè)基本的認(rèn)識，它的本質(zhì)是一種任務(wù)驅(qū)動(dòng)型架構(gòu)。是的， 它并不是新模型，而是讓現(xiàn)有模型 “真正干活” 的系統(tǒng)設(shè)計(jì)范式。其核心在于構(gòu)建可自主感知→決策→執(zhí)行→優(yōu)化的智能體（Agents），通過多智能體協(xié)同解決傳統(tǒng) AI 無法閉環(huán)的復(fù)雜問題。

關(guān)鍵架構(gòu)特征

為了更加清晰地了解 Agentic AI ，我們需要從它的幾個(gè)關(guān)鍵特征入手：

1.原子化智能體 (Atomic Agents)

• 每個(gè) Agent 承擔(dān)單一職責(zé)（如分析、查詢、執(zhí)行）
• 配備三要素:

A.目標(biāo)（明確任務(wù)終點(diǎn)）

B.工具集（API 調(diào)用 / 數(shù)據(jù)庫查詢 / 計(jì)算模塊）

C.決策邏輯（if-then 規(guī)則 / LLM 推理引擎）

2.協(xié)同工作流 (Orchestration Workflow)

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智能體間通過消息總線傳遞結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（非自然語言）

動(dòng)態(tài)處理中斷 / 重試 / 優(yōu)先級搶占（如監(jiān)控 Agent 強(qiáng)制接管流程）

3.狀態(tài)感知引擎 (State Management)實(shí)時(shí)追蹤：

• 任務(wù)進(jìn)度（步驟 1/3 完成）
• 環(huán)境變量（庫存余量 / 服務(wù)降級狀態(tài)）
• 異常標(biāo)記（支付網(wǎng)關(guān)超時(shí) = True）

AgenticAI 與傳統(tǒng) AI 差異

我們通過下面一張表格，看看 Agentic AI 與傳統(tǒng) AI 架構(gòu)之間的差距。

維度	傳統(tǒng) AI 應(yīng)用	Agentic AI
任務(wù)處理	單次請求 - 響應(yīng)	端到端閉環(huán)流程
錯(cuò)誤處理	報(bào)錯(cuò)即終止	自動(dòng)重試 / 降級 / 轉(zhuǎn)人工
工具調(diào)用	需人工操作	API 自主調(diào)用
狀態(tài)管理	無記憶	跨會(huì)話狀態(tài)持久化
復(fù)雜度上限	簡單問答 / 生成	業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化

通過表格可以看出：

• 任務(wù)處理機(jī)制：傳統(tǒng)模式止步于單次請求 - 響應(yīng)（如用戶提問→模型回答），如同碎片化知識問答；Agentic AI 則構(gòu)建端到端閉環(huán)流程，自主推進(jìn)多步驟任務(wù)直至業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成，如同全自動(dòng)生產(chǎn)線。
• 錯(cuò)誤容忍能力：傳統(tǒng)應(yīng)用遭遇錯(cuò)誤往往直接報(bào)錯(cuò)崩潰（如 API 超時(shí)即返回失?。?；Agentic AI 具備工程級魯棒性：自動(dòng)重試降級方案（如切換備用支付通道）→ 規(guī)則內(nèi)自愈 → 最終轉(zhuǎn)人工兜底。
• 工具集成方式：傳統(tǒng)流程需人工橋接工具（如工程師手動(dòng)查數(shù)據(jù)庫再輸入模型）；Agentic AI 的核心突破在于API 自主調(diào)用，智能體直接操作業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如實(shí)時(shí)調(diào)取 CRM 數(shù)據(jù)修正訂單）。
• 狀態(tài)管理維度：傳統(tǒng)交互本質(zhì)是無狀態(tài)會(huì)話（每次問答重置上下文）；Agentic AI 實(shí)現(xiàn)跨會(huì)話狀態(tài)持久化，持續(xù)跟蹤任務(wù)進(jìn)度、環(huán)境變量、異常標(biāo)記（如訂單修復(fù)進(jìn)度 70%）。
• 復(fù)雜度承載上限：傳統(tǒng)方案受限于簡單場景（問答 / 文生圖）；Agentic AI 的架構(gòu)設(shè)計(jì)天然適配多系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)的業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化（電商售后 / 供應(yīng)鏈排程 / 跨平臺數(shù)據(jù)治理）。

Agentic AI 的五種設(shè)計(jì)模式

從上面的描述，我們可以知道 Agentic AI 是具有自我感知能力，同時(shí)以任務(wù)驅(qū)動(dòng)的方式完成復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，實(shí)踐表明，Agentic AI 通過引入反復(fù)迭代和工具協(xié)作等機(jī)制，能夠顯著提升大模型的性能。例如，Andrew Ng （吳恩達(dá)）團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，GPT 模型在常規(guī)零樣本模式下（未進(jìn)行多輪迭代）的正確率為48.1%，而通過將其包裝在代理循環(huán)中后，正確率飆升至95.1%。

其核心思路是讓模型像人類一樣“反復(fù)審閱、改進(jìn)”輸出。Andrew Ng 等人在其文章中將常見的代理設(shè)計(jì)模式歸納為：反思 (Reflection)、工具使用 (Tool Use)、規(guī)劃 (Planning) 和 多智能體協(xié)作 (Multi-Agent Collaboration)。在此基礎(chǔ)上，我們還額外介紹了 ReAct (推理+行動(dòng)) 模式。下面將分別介紹這五種模式的概念、實(shí)現(xiàn)思路以及最佳實(shí)踐示例。

1.反思 (Reflection)

反思模式要求模型在初次生成答案后“審視”自己的輸出并提出改進(jìn)建議。具體做法是：模型在回答完問題后，額外進(jìn)行一次檢視（critique），比如提示它「回答完整嗎？有沒有遺漏？」；模型根據(jù)這個(gè)反饋修改或補(bǔ)充輸出。研究指出，這類似給模型增加了“暫停鍵”和“鏡子”，讓它像人類審稿者一樣發(fā)現(xiàn)問題并修正。

例如，LangChain 團(tuán)隊(duì)在其 LangGraph 框架中實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡單的生成–反思循環(huán)：一個(gè)“生成”節(jié)點(diǎn)給出初步回答，一個(gè)“反思”節(jié)點(diǎn)扮演教師角色對回答進(jìn)行批評，然后迭代生成新的答案。這種方式可以讓模型多次嘗試改進(jìn)同一輸出，從而有效降低粗心錯(cuò)誤率。實(shí)驗(yàn)表明，添加反思步驟能幫助LLM更好地發(fā)現(xiàn)和修正邏輯漏洞，使最終輸出更加準(zhǔn)確可靠。在實(shí)踐中，我們可以使用LangChain/ LangGraph等框架的反思示例組件（Reflexion）來實(shí)現(xiàn)這一過程，讓模型生成反饋并據(jù)此迭代更新回答。

2.工具使用 (Tool Use)

工具使用模式讓 LLM 能夠調(diào)用外部資源來補(bǔ)充知識或執(zhí)行操作。說白了，智能體不再僅僅依賴自身訓(xùn)練參數(shù)，而是通過工具與外部世界交互。常見做法包括：讓模型調(diào)用搜索引擎或網(wǎng)絡(luò) API 獲取最新信息，使用 向量數(shù)據(jù)庫做檢索增強(qiáng)（RAG），或在 可執(zhí)行環(huán)境 中運(yùn)行代碼、計(jì)算器或圖表工具等。這樣可以避免模型在知識過時(shí)或計(jì)算題上胡亂“瞎猜”。例如，LangChain 框架提供了 Agent 組件，允許給模型定義一組工具（搜索、數(shù)據(jù)庫查詢、代碼執(zhí)行等），并讓模型根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)用。

通過這種方式，LLM 可以在推理過程中根據(jù)提示決定使用哪個(gè)工具，而不是把所有信息都記在內(nèi)部。典型應(yīng)用是在 RAG 系統(tǒng)中，將模型與向量 DB 連接，讓智能體自行檢索相關(guān)文檔后再生成答案。LangChain 的 Agent 特性就是為此設(shè)計(jì)：“LLM 動(dòng)態(tài)決定要使用哪些工具”，并且內(nèi)置對 API、向量庫、搜索引擎等的集成支持。

最佳實(shí)踐是準(zhǔn)備好各類工具模塊（如搜索插件、數(shù)據(jù)庫查詢函數(shù)、圖像/代碼執(zhí)行器等），并通過明確的函數(shù)調(diào)用或工具描述幫助模型選擇。例如，可以使用 OpenAI 的函數(shù)調(diào)用功能 (Function Calling) 或 LangChain/LangGraph 中的工具接口，讓模型將“查詢數(shù)據(jù)庫”或“運(yùn)行代碼”的指令轉(zhuǎn)換為實(shí)際 API 調(diào)用。

3.ReAct（推理 + 行動(dòng)）

ReAct 模式結(jié)合了“推理（Reasoning）”與“行動(dòng)（Acting）”，讓模型在解決問題時(shí)同時(shí)進(jìn)行思考和執(zhí)行。具體來說，模型在生成回答過程中交替輸出“思考鏈”(Thought) 和“動(dòng)作”(Action)，并將每一步的結(jié)果（Observation）反饋到循環(huán)中。說白了，就是邊想邊做。

例如，在幫助用戶查詢最近發(fā)票的場景中，智能體可能會(huì)先“Thought: 查詢發(fā)票數(shù)據(jù)庫”并執(zhí)行這個(gè)動(dòng)作。如果發(fā)現(xiàn)結(jié)果過時(shí)，它就“Thought: 最好先要求用戶確認(rèn)數(shù)據(jù)”，然后執(zhí)行“Action: 向用戶提問”并獲得反饋，再根據(jù)新信息重新查詢。ReAct 的核心優(yōu)勢是持續(xù)循環(huán)“思考→行動(dòng)→觀察”，使模型在遇到意外情況時(shí)能夠及時(shí)糾偏。研究表明，將這種 ReAct 提示與鏈?zhǔn)剿季S相結(jié)合，可以讓 LLM 利用外部工具獲取更多可靠信息，從而在任務(wù)完成度和可信度上顯著優(yōu)于無此機(jī)制的方法。從實(shí)踐角度看，要實(shí)現(xiàn) ReAct，需要同時(shí)具備執(zhí)行工具（Action）和記憶上下文的能力：模型需要在運(yùn)行時(shí)能夠調(diào)用外部函數(shù)/數(shù)據(jù)庫并記住過去的交互歷史，以便在每一步都能正確推理和調(diào)整。

4.規(guī)劃 (Planning)

規(guī)劃模式讓 LLM 在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)前先制定整體方案并分解為子任務(wù)，即模型先生成一個(gè)多步驟的計(jì)劃，然后按照計(jì)劃依次推進(jìn)。

比如，有人詢問“幫我推出一個(gè)新產(chǎn)品”，智能體首先會(huì)回答一個(gè)簡要的執(zhí)行流程：

• 確定目標(biāo)用戶群；
• 設(shè)計(jì)產(chǎn)品落地頁；
• 建立郵件營銷活動(dòng)；
• 撰寫產(chǎn)品發(fā)布文案；

并隨后逐條實(shí)現(xiàn)這些子目標(biāo)。這種做法確保模型不會(huì)遺漏關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并使任務(wù)執(zhí)行更有條理。規(guī)劃可以通過在提示中明確讓模型先列出步驟清單來實(shí)現(xiàn)，或者借助記憶模塊（Memory）保存計(jì)劃信息，讓代理在后續(xù)對話中繼續(xù)跟進(jìn)未完成的部分。

如果將生成的計(jì)劃保存在系統(tǒng)狀態(tài)或數(shù)據(jù)庫里，代理即使中途被打斷，也能恢復(fù)并完成剩余工作。規(guī)劃模式本質(zhì)上讓智能體從被動(dòng)回答者轉(zhuǎn)為主動(dòng)的方案制定者，有助于處理需要多階段執(zhí)行或復(fù)雜決策的問題。在實(shí)際應(yīng)用中，一些代理框架（如 LangChain/ LangGraph）提供了分層任務(wù)管理的工具，而 AutoGen 等框架也支持定義和執(zhí)行結(jié)構(gòu)化計(jì)劃，使模型能夠自動(dòng)跟蹤并推進(jìn)各個(gè)子任務(wù)。

5. 多智能體協(xié)作 (Multi-Agent Collaboration)

多智能體協(xié)作模式讓多個(gè)代理分工合作，共同解決復(fù)雜問題。不同的代理扮演不同角色，各自負(fù)責(zé)任務(wù)的一部分，然后通過消息傳遞或共享內(nèi)存進(jìn)行交流和協(xié)同。

協(xié)作流程：用戶 “Query” 先到 PM agent，PM agent 根據(jù)需求委派給 Tech lead agent 等，Tech lead agent 協(xié)調(diào) SDE agent 做技術(shù)實(shí)現(xiàn)，DevOps agent 保障流程穩(wěn)定，最終整合結(jié)果以 “Response” 回應(yīng)用戶，體現(xiàn)多角色智能體模擬人類團(tuán)隊(duì)分工，協(xié)作處理復(fù)雜任務(wù)的模式，常用于 AI 多智能體系統(tǒng)、復(fù)雜業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化等場景，展示如何用多個(gè)專業(yè)分工的智能體，高效響應(yīng)復(fù)雜需求。

各智能體（agent）及協(xié)作關(guān)系如下：

A.PM agent（產(chǎn)品經(jīng)理智能體）：接收用戶 “Query”，像實(shí)際工作里的產(chǎn)品經(jīng)理一樣，負(fù)責(zé)初步理解需求、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，決定如何分配任務(wù)給其他智能體。

B.Tech lead agent（技術(shù)負(fù)責(zé)人智能體）：可能由 PM agent 委派（Delegation）任務(wù)，承擔(dān)技術(shù)方向把控、關(guān)鍵技術(shù)決策，比如確定項(xiàng)目技術(shù)框架、核心方案，也會(huì)協(xié)調(diào)其他技術(shù)類智能體（如 SDE agent ）。

C.SDE agent（軟件工程師智能體）：執(zhí)行具體技術(shù)任務(wù)，比如編碼、實(shí)現(xiàn)功能模塊，受 Tech lead agent 等協(xié)調(diào)，完成細(xì)分技術(shù)工作。

D.DevOps agent（開發(fā)運(yùn)維智能體）：關(guān)注開發(fā)與運(yùn)維全流程，保障系統(tǒng)部署、運(yùn)行穩(wěn)定，像實(shí)際 DevOps 角色一樣，配合其他智能體，確保技術(shù)成果能可靠交付、持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。

這樣的分工與人類團(tuán)隊(duì)類似：每個(gè)代理專注于自己的專長，最后的解決方案則通過協(xié)商和迭代得出。使用多智能體架構(gòu)可以突破單個(gè)代理的能力上限，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的專業(yè)化和魯棒性。目前已有多種工具和框架專門支持構(gòu)建多智能體系統(tǒng)。例如，微軟開源的AutoGen 框架提供了面向多代理對話和協(xié)作的架構(gòu)，支持代理間通信、任務(wù)委派和流程監(jiān)控等功能。LangChain 旗下的 LangGraph 也可以用來編排多智能體工作流，它允許開發(fā)者將各個(gè)代理作為圖中的節(jié)點(diǎn)連接起來，通過有條件的邊控制任務(wù)流轉(zhuǎn)，并跟蹤各代理狀態(tài)。這些框架使得不同代理可以通過共享“留言本”或狀態(tài)圖交換信息，當(dāng)意見不一致時(shí)相互挑戰(zhàn)，從而帶來更深入的分析和更優(yōu)的解決方案。

總結(jié)

以上五種設(shè)計(jì)模式互為補(bǔ)充，共同構(gòu)建了代理式 AI 的關(guān)鍵架構(gòu)。它們分別從不同方面提升了 LLM 的能力：反思模式加強(qiáng)了模型的自檢和輸出質(zhì)量；工具使用模式讓模型接入外部數(shù)據(jù)和能力；ReAct 模式將推理與動(dòng)作結(jié)合，使模型在執(zhí)行時(shí)不斷修正策略；規(guī)劃模式幫助模型有條理地拆分并完成多步任務(wù)；多智能體協(xié)作通過分工和互動(dòng)提高了系統(tǒng)整體的智能度。在實(shí)際開發(fā)中，我們通常借助成熟框架來實(shí)現(xiàn)這些模式。例如，LangChain/LangGraph 提供了多工具調(diào)用和流程編排的支持；微軟 AutoGen 框架則為多代理協(xié)作提供了完善的庫和工具；其它如 CrewAI、OpenAI Agents SDK 等也在不斷涌現(xiàn)。這些設(shè)計(jì)模式和框架相結(jié)合，為構(gòu)建面向現(xiàn)實(shí)世界的智能代理系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。未來隨著研究深入，這些模式還將持續(xù)演進(jìn)，為 AI 系統(tǒng)提供更強(qiáng)大的推理和決策能力。

參考

https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/

https://blog.langchain.com/reflection-agents/#:~:text=Reflection%20is%20a%20prompting%20strategy,information%20such%20as%20tool%20observations

https://blog.langchain.com/reflection-agents/#:~:text=The%20,returned%20from%20the%20generator%20node

https://www.promptingguide.ai/techniques/react#:~:text=ReAct%20is%20a%20general%20paradigm,involved%20to%20perform%20question%20answering

https://medium.com/@akankshasinha247/agent-orchestration-when-to-use-langchain-langgraph-autogen-or-build-an-agentic-rag-system-cc298f785ea4#:~:text=,Maintains%20conversational%20context%20across%20steps

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/#:~:text=AutoGen%20is%20an%20open,and%20research%20on%20agentic%20AI

作者介紹

崔皓，51CTO社區(qū)編輯，資深架構(gòu)師，擁有18年的軟件開發(fā)和架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)，10年分布式架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)。