在AI Agent的架构设计中，工作模式决定了智能体如何规划、执行任务并优化自身行为。本文将深入解析五大主流工作模式：提示链 (Prompt Chaining)、路由 (Routing)、并行化 (Parallelization)、协调者-工作者 (Orchestrator-Workers) 和 **评估者-优化者 (Evaluator-Optimizer)**，通过技术图解与实例揭示其运作机制。

在AI Agent的架构设计中，工作模式决定了智能体如何规划、执行任务并优化自身行为。本文将深入解析五大主流工作模式：提示链 (Prompt Chaining)、路由 (Routing)、并行化 (Parallelization)、协调者-工作者 (Orchestrator-Workers) 和 **评估者-优化者 (Evaluator-Optimizer)**，通过技术图解与实例揭示其运作机制。

一、提示链 (Prompt Chaining)：分步拆解的思维链

核心思想：将复杂任务拆解为顺序执行的子任务链，前一步输出作为后一步输入，形成推理流水线。

技术流程：

典型应用：旅行规划系统

1. 需求解析Agent：提取用户偏好（预算/时间/兴趣）

2. 目的地推荐Agent：生成候选地点列表

3. 路线生成Agent：设计每日行程方案

4. 预算优化Agent：调整方案满足成本约束

关键技术点：

• 上下文传递：通过<context>标签在链间传递结构化数据

# 伪代码示例
context = {
    "budget": 5000,
    "preferences": ["museum", "hiking"],
    "candidate_destinations": ["Kyoto", "Hokkaido"]
}

错误回滚机制：当子任务失败时触发上游重试

二、路由 (Routing)：动态决策的智能交换机

核心思想：根据输入特征动态选择最优处理路径，实现条件分支控制。

路由决策模型：

def router_agent(query):
    if contains(query, "technical"):
        return tech_support_agent
    elif sentiment(query) == "angry":
        return escalation_agent
    else:
        return general_agent

技术架构：

技术问题投诉常规咨询输入请求Routing Agent技术支持Agent升级处理Agent通用Agent结果聚合

真实案例：AWS的QnA智能体系统

• 使用BERT分类器识别问题类型（计费/技术/账户）

• 路由准确率达92%，较单一模型响应质量提升47%

三、并行化 (Parallelization)：高效执行的并发引擎

核心思想：同时启动多个Agent处理独立子任务，大幅降低响应延迟。

并行调度算法：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def parallel_process(tasks):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
        futures = [executor.submit(agent.execute, task) for task in tasks]
        return [f.result() for f in futures]

性能对比（10个子任务处理）：

模式	耗时(s)	资源占用
串行	42.3	低
并行(4线程)	12.8	中
并行(8线程)	7.2	高

技术挑战：

• 结果排序：通过任务ID实现乱序结果重组

• 资源竞争：采用令牌桶限流算法控制并发数

四、协调者-工作者 (Orchestrator-Workers)：分层管控的军事架构

核心思想：协调者Agent进行任务分解与调度，工作者Agent执行具体操作。

军事级任务指令链：

Coordinator > Planner > Artillery_Unit
              |
              > Infantry_Unit
              |
              > Recon_Unit

技术实现：

Worker2Worker1CoordinatorUser
 Worker2
 Worker1
 Coordinator
 User作战指令
 情报收集
 路径规划
 敌情报告
 行进路线
 完整作战方案

关键技术：

• 工作者注册机制：动态维护能力清单

{
  "drone_agent": {"capabilities": ["recon", "strike"]},
  "medic_agent": {"capabilities": ["triage", "evacuation"]}
}

• 心跳监控：每5秒检测工作者存活状态

五、评估者-优化者 (Evaluator-Optimizer)：闭环进化的智能体

核心思想：通过评估反馈持续优化Agent行为，实现自我迭代。

进化闭环：

否是执行Agent评估Agent达标？优化Agent更新执行策略输出结果

评估指标体系：

def evaluate_response(response):
    score = 0.4 * relevance(response) 
            + 0.3 * coherence(response)
            + 0.2 * safety_score(response)
            + 0.1 * efficiency(len(response))
    return score > 0.85

优化技术：

1. 提示工程优化：基于评估数据重构prompt模板

2. 参数微调：使用LoRA在特定任务数据上微调LLM

3. RAG增强：动态更新知识库索引

六、模式融合：构建超级智能体系统

实战中的高级架构往往融合多种模式：

简单查询复杂任务未达标达标用户输入Router直接响应Orchestrator并行调用Worker集群EvaluatorOptimizer输出结果
 

典型案例：自动驾驶决策系统

• Router：识别场景类型（高速/城区/紧急）

• Orchestrator：协调感知-规划-控制模块

• Evaluator：实时评估驾驶安全性（ISO 26262标准）

• Optimizer：基于边缘案例更新决策模型

结语：智能体架构的未来演进

随着多模态LLM和具身智能的发展，新一代Agent架构呈现三大趋势：

1. 动态模式切换：根据场景自动选择最优工作模式

2. 跨Agent学习：通过联邦学习共享知识经验

3. 自我架构演进：自动重构自身工作流程

“优秀的智能体架构如同交响乐团，模式是乐章的编排逻辑，而LLM是演奏家的技艺根基。唯有精密协同，方能奏响AI的华彩乐章。”