一、智能体设计模式核心内容总结

（一）规划模式

规划模式如同智能体的 “思考框架”，是大语言模型类似的 thinking 模式，核心在于对信息和路径进行拆解，把复杂目标转化为子查询，获取结果后再按报告结构整合成最终成果。

在人工智能场景中，规划代理可看作专家，接收复杂目标委托时，无需用户告知 “如何做”，只需明确目标与限制，就能自主规划实现路线。它先掌握初始状态（如预算、参与人数等）和目标状态，进而探索最佳操作顺序，且计划并非固定不变，具有适应性，能根据新信息调整，比如场地无法使用时会推荐替代方案。不过，要权衡灵活性与可预测性，当解决方案明确且可重复时，固定工作流程更高效。

其应用广泛，在程序任务自动化领域，可分解新员工入职等业务流程为子任务并按序执行；在机器人和自主导航领域，是空间穿越的基础，能优化路径并遵守约束；在结构化信息合成和客户支持场景，也能发挥重要作用，助力生成研究报告和解决多步骤问题。

以 Google Gemini Deep Research 为例，它是基于代理的自主信息检索与合成系统，通过多步骤代理管道运作。先将用户提示解构为多点研究计划供用户审查修改，批准后启动迭代搜索和分析循环，动态完善查询、识别知识差距，还能异步管理过程、整合用户文件，最终生成结构化多页报告，包含音频概述、图表和来源链接等，同时返回全部来源列表，实现从简单查询到全面知识体系的转化，如下图所示。

此外，OpenAI 深度研究 API 也是该模式的应用体现，能自动化复杂研究任务，提供结构化引用输出、过程透明度和可扩展性，支持连接私有知识库，通过指定模型、输入提示和工具即可调用。

（二）多智能体协助模式

单个智能体难以兼顾通用性、效率和移植性，多智能体协助模式类似混合专家模式 MoE 架构的延伸，通过多个智能体协作实现共同目标，协作形式多样，包括顺序交接、并行处理、辩论与共识、分层结构、专家团队、评论员 - 审稿人等。

该模式以任务分解为基础，将高级目标拆分为离散子问题，分配给具备相应工具、数据访问或推理能力的专门智能体。同时，需建立标准化通信协议和共享本体，确保智能体间数据交换、子任务委派和行动协调，保障输出一致性。其优势显著，能增强模块性、可伸缩性和鲁棒性，产生协同效应，使集体绩效超越单个智能体。

在实际应用中，复杂研究与分析、软件开发、创意内容生成、财务分析、客户支持升级、供应链优化、网络分析与修复等领域都能用到该模式。例如软件开发中，需求分析师、代码生成器、测试人员和文档编写人员等智能体可协同工作；创意内容生成中，市场调研、文案、平面设计和社交媒体调度等智能体可共同完成营销活动。

多智能体系统的相互关系和通信结构多样，从简单的单人代理，到多个代理直接互动的网络模式，再到有主管协调的主管模式、主管提供支持的监督者作为工具模式，以及多层次的分层结构，还有灵活定制的定制模式，每种模式都有独特优缺点，选择需结合任务复杂性、智能体数量等因素，如下图所示。

（三）内存管理模式

有效的内存管理是智能体保留信息的关键，智能体需像人类一样拥有不同类型的记忆，主要分为短时记忆（上下文记忆）和长期记忆（持久记忆）。

短时记忆类似工作内存，存储当前处理或最近访问的信息，主要存在于大语言模型的上下文窗口，包含最近消息、代理回复等，为后续响应提供依据。但上下文窗口容量有限，高效管理需保留关键信息，可通过总结对话片段等方式实现。即便有长上下文窗口模型，其记忆仍短暂，会议结束即消失，且处理成本高。

长期记忆则是信息的持久存储库，类似长期知识库，数据存储在外部数据库（如向量数据库）中。在向量数据库中，信息转化为数值向量，便于基于语义相似性检索。当智能体需要长期记忆信息时，可查询外部存储器并整合到短期上下文，结合过往知识与当前交互。

内存管理应用场景丰富，在聊天机器人和对话式人工智能中，短期记忆维持对话流程，长期记忆回忆用户偏好；任务导向代理依赖短期记忆跟踪任务进度，长期记忆访问用户相关数据；个性化体验、学习与改进、信息检索（RAG）、自主系统等领域也都离不开内存管理。

在 LangChain 和 LangGraph 中，内存是构建智能会话应用的关键。短期记忆跟踪单个会话对话，LangGraph 将其作为代理状态一部分通过检查指针持久化，LangChain 提供 ChatMessageHistory（手动管理）和 ConversationBufferMemory（自动集成到链）等工具；长期记忆跨会话存储数据，保存在自定义 “命名空间”，LangGraph 提供相应存储器，且长期记忆可分为语义记忆（记住事实）、情景记忆（回忆经历）、程序记忆（记住规则），如下图 所示。

（四）学习和适应模式

学习和适应是增强智能体能力的关键，能让智能体超越预先定义参数进化，通过经验和环境交互自主改进，有效应对新情况、优化性能，无需持续人工干预。

学习方式多样，包括强化学习（通过奖惩学习最佳行为）、监督学习（从标记示例学习）、无监督学习（发现未标记数据隐藏模式）、少发 / 零发学习（基于 LLM 快速适应新任务）、在线学习（持续用新数据更新知识）、基于记忆的学习（回顾过去经验调整行动）。智能体通过改变策略、理解或目标来适应，以应对不可预测环境。

近似策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO）是两种重要的优化方法。PPO 通过小规模谨慎更新策略，收集经验、评估目标并利用 “剪切” 机制防止剧烈变化，平衡性能提升与策略稳定；DPO 则直接使用人类偏好数据更新 LLM 策略，跳过奖励模型训练，简化对齐过程，避免奖励模型相关问题。

该模式应用广泛，个性化助理、交易机器人、应用代理、机器人和自动驾驶汽车、欺诈检测代理、推荐代理人、游戏人工智能代理、知识库学习代理等都能借助学习和适应模式提升性能。

自改进编码代理（SICA）、AlphaEvolve 和 OpenEvolve 是该模式的典型案例。SICA 通过迭代循环修改自身源代码，从审查过往版本、选择最优版本，到修改代码、基准测试，不断提升编码能力，还具备模块化架构、Docker 容器化、可观察性网页和异步监督器等特点，如图 1、图 2 所示；AlphaEvolve 利用 LLM 组合、自动评估系统和进化算法框架，在数据中心调度、硬件设计、AI 性能提升和基础研究等方面取得成效；OpenEvolve 协调 LLM 驱动的代码生成、评估和选择流程，支持多种编程语言和多目标优化，如图 3 所示。

二、人体图像识别融合动漫形象工具的智能体设计模型整合

（一）规划模式的应用

在人体图像识别融合动漫形象工具设计中，规划模式可用于拆解工具开发和使用的全流程目标。首先，明确工具的核心目标是实现精准的人体图像识别，并将识别结果与动漫形象自然融合，同时满足用户对融合效果的个性化需求。

将这一核心目标拆解为多个子目标，包括人体图像识别算法优化、动漫形象风格库构建、人体特征与动漫元素匹配规则制定、用户交互流程设计、融合效果质量评估等子任务。例如，在人体图像识别算法优化子任务中，进一步拆解为图像预处理（如去噪、归一化）、关键特征提取（如骨骼关键点、轮廓特征）、识别模型训练与优化等步骤；动漫形象风格库构建子任务可拆解为不同动漫风格（如日系漫画、美式卡通、国风动漫）的特征分析、动漫元素（如发型、服饰、五官风格）的分类整理、风格库的动态更新机制设计等步骤。

参考 Google Gemini Deep Research 的迭代搜索和分析循环思路，在工具开发过程中，针对每个子任务设置评估节点，持续检查子任务完成情况与目标的差距，识别知识空白或技术难点。比如，若在人体特征与动漫元素匹配环节发现部分人体姿态与动漫形象融合时存在不协调问题，就生成新的研究方向，如探索更精准的姿态映射算法，或扩充特定姿态下的动漫元素库，确保每个子步骤都能为最终的工具功能实现提供有效支撑。

（二）多智能体协助模式的应用

构建多智能体系统来协同完成工具的各项功能，根据不同任务需求划分智能体角色，各智能体具备专门的技能和工具，通过标准化通信协议和共享本体实现数据交互与协同工作。

1. 图像识别智能体：专门负责人体图像识别任务，具备先进的图像识别算法和模型，能够对输入的人体图像进行预处理、特征提取和识别，输出人体的关键特征信息，如骨骼关键点坐标、身体轮廓数据、姿态类别等。该智能体可不断优化识别模型，提高识别精度和速度，适应不同拍摄角度、光线条件下的人体图像。

2. 动漫风格分析智能体：专注于动漫形象风格的分析与处理，拥有丰富的动漫风格数据库和风格特征提取算法。能够对用户选择的动漫风格进行深度分析，提取该风格下的动漫元素特征，如线条风格、色彩搭配规则、五官比例特点、服饰风格等，并将这些特征转化为标准化的数据格式，为后续的融合任务提供依据。

3. 特征匹配融合智能体：接收图像识别智能体输出的人体特征数据和动漫风格分析智能体输出的动漫风格特征数据，基于预设的匹配规则和融合算法，将人体特征与动漫元素进行精准匹配和融合。例如，根据人体的骨骼关键点确定动漫形象的肢体姿态，按照动漫风格的五官比例调整人体面部特征，结合动漫服饰风格为人体匹配相应的动漫服饰元素。同时，该智能体还能根据用户的个性化调整需求，实时优化融合效果。

4. 用户交互智能体：负责与用户进行交互，收集用户的需求和反馈。向用户展示工具的功能选项，如动漫风格选择、融合细节调整（如五官相似度、服饰搭配）等；接收用户上传的人体图像和对融合效果的修改意见，并将这些信息传递给相应的智能体（如将用户选择的动漫风格传递给动漫风格分析智能体，将修改意见传递给特征匹配融合智能体）；向用户反馈融合进度和最终结果，确保用户获得良好的使用体验。

5. 质量评估智能体：对特征匹配融合智能体输出的融合结果进行质量评估，制定多维度的评估指标，如人体姿态与动漫形象的协调性、动漫风格的一致性、图像的清晰度、色彩的自然度等。通过评估算法对融合结果进行打分，若分数未达到预设阈值，则将评估意见反馈给特征匹配融合智能体，指导其进行优化调整；若分数达标，则确认融合结果有效，可呈现给用户。

各智能体之间采用顺序交接与并行处理相结合的协作方式。图像识别智能体和动漫风格分析智能体可并行处理各自任务，分别提取人体特征和动漫风格特征；待两者完成任务后，将数据传递给特征匹配融合智能体进行融合处理（顺序交接）；在融合过程中，用户交互智能体可实时接收用户反馈，并传递给特征匹配融合智能体进行调整；质量评估智能体则在融合结果生成后，对其进行评估，形成闭环优化。

（三）内存管理模式的应用

为工具设计短时记忆和长期记忆系统，保障工具在运行过程中高效存储和调用信息，提升性能和用户体验。

1. 短时记忆（上下文记忆）：主要用于工具运行过程中存储当前任务相关的临时信息，依托大语言模型的上下文窗口实现。例如，在用户使用工具进行一次融合任务时，短时记忆存储用户上传的当前人体图像数据、选择的动漫风格参数、实时调整的融合细节设置、当前的融合进度数据等。这些信息为各智能体的实时协作提供支持，如特征匹配融合智能体可从短时记忆中快速获取人体特征数据和动漫风格参数，进行实时融合计算；用户交互智能体可从短时记忆中读取融合进度，反馈给用户。同时，采用类似 LangChain 中 ConversationBufferMemory 的机制，自动管理短时记忆中的信息，当信息超出上下文窗口容量时，对非关键信息（如过往的临时计算中间结果）进行总结或清理，保留关键的任务数据，确保短时记忆的高效利用。

2. 长期记忆（持久记忆）：采用向量数据库作为存储载体，用于长期存储工具运行所需的各类关键信息，实现信息的持久化和高效检索。

• 语义记忆：存储工具的核心知识和固定数据，包括各类动漫风格的特征库（如不同风格的线条参数、色彩模板、五官特征模型）、人体图像识别的标准特征库（如常见人体姿态的骨骼关键点模板、不同年龄段和体型的人体轮廓特征数据）、特征匹配融合的基础算法和规则库等。这些信息作为工具运行的基础，可通过语义搜索快速检索，为各智能体提供知识支持，如动漫风格分析智能体可通过语义搜索从长期记忆中获取特定动漫风格的详细特征数据。

• 情景记忆：记录工具的使用历史和典型案例，包括用户的历史融合任务数据（如用户上传的人体图像特征摘要、选择的动漫风格、最终的融合参数和结果）、典型的融合成功案例（如不同人体姿态与不同动漫风格的优秀融合效果及对应的参数设置）、常见问题及解决方案（如融合过程中出现姿态不协调的问题及对应的调整方法）等。当遇到类似的融合任务或问题时，工具可通过检索情景记忆中的信息，快速获取参考方案，提高处理效率和准确性。例如，当用户上传的人体图像姿态与情景记忆中某一案例相似时，特征匹配融合智能体可参考该案例的融合参数进行初始设置，再根据用户需求进行调整。

• 程序记忆：存储工具的运行规则、操作流程和优化策略，包括各智能体的协作机制、数据交互协议、质量评估标准的更新记录、工具功能升级的历史版本信息等。这些信息确保工具能够按照规范的流程运行，并根据实际情况进行优化调整。例如，当工具进行版本升级，更新了特征匹配融合算法时，程序记忆会记录新算法的运行规则和与其他智能体的协作方式，确保各智能体能够协同适应新算法，保障工具功能的稳定运行。

（四）学习和适应模式的应用

通过整合学习和适应机制，使工具能够不断优化性能，适应用户需求和技术环境的变化，提升智能化水平。

1. 强化学习的应用：以用户对融合效果的满意度作为奖励信号，构建强化学习体系。当用户对融合结果给予正面评价（如点击 “满意” 按钮、进行分享）时，工具获得正奖励；当用户给予负面评价（如点击 “不满意” 按钮、提出修改意见）时，工具获得负奖励。基于这些奖励信号，优化特征匹配融合智能体的融合算法和参数设置。例如，若多次出现用户对某一动漫风格与特定人体姿态的融合效果不满意的情况，强化学习机制会引导特征匹配融合智能体调整该风格下的姿态映射参数、色彩搭配规则等，逐步提升融合效果的用户满意度。同时，也可对图像识别智能体进行优化，若某类图像（如低光照环境下的图像）识别准确率较低，导致融合效果不佳，用户反馈负面，强化学习会促使图像识别智能体改进对应的图像预处理算法或识别模型，提高识别精度。

2. 监督学习与无监督学习的应用：收集大量的人体图像 - 动漫融合样本数据，其中部分样本标注了融合效果的优劣（如专业设计师标注的高分样本和低分样本），利用这些标注数据进行监督学习，训练特征匹配融合智能体的融合效果预测模型，使其能够更准确地判断融合结果是否符合用户期望，提前优化可能存在问题的融合方案。同时，利用无监督学习对未标注的大量样本数据进行分析，发现潜在的融合规律和用户偏好趋势。例如，通过无监督学习发现某一特定年龄段用户更偏好某种动漫风格与人体特征的融合方式，工具可据此调整向该年龄段用户推荐的动漫风格选项，提升个性化服务水平。

3. 在线学习的应用：实时收集工具的运行数据和用户交互数据，如用户上传的人体图像特征、选择的动漫风格类型、对融合效果的调整操作、使用频率较高的功能等，通过在线学习算法不断更新工具的知识库和模型参数。例如，当发现越来越多的用户开始关注 “国风动漫” 风格时，在线学习机制会促使动漫风格分析智能体扩充国风动漫风格的特征库，增加更多国风元素（如汉服款式、古典妆容），同时引导特征匹配融合智能体优化国风风格与人体特征的融合算法，满足用户需求的变化。此外，在线学习还能实时应对技术环境的变化，如当新的图像识别算法出现时，工具可通过在线学习快速适配新算法，将其整合到图像识别智能体中，提升识别性能。

4. 借鉴 SICA 的自我改进机制：为工具设计类似 SICA 的自我改进循环，定期对工具的运行性能和融合效果进行评估。分析过往的融合任务数据，识别存在的问题和可优化的方向，如某类融合任务的处理时间过长、部分用户群体的满意度较低等。然后，根据这些分析结果，自动调整各智能体的参数设置或算法逻辑，例如优化特征匹配融合智能体的计算流程以缩短处理时间，调整用户交互智能体的推荐策略以提升特定用户群体的满意度。同时，引入异步监督器，实时监控工具的运行状态，检测是否存在异常情况（如融合过程陷入循环、数据交互出现错误），当发现问题时，及时干预并启动自我修复机制，确保工具的稳定运行。此外，借鉴 Docker 容器化的思路，将工具的各模块和改进过程进行隔离，降低自我改进过程中对工具正常运行的影响，保障改进的安全性和可靠性。