AI智能体设计模式决定其内部结构与行为方式。文章详细解析了六种关键模式：ReAct模式实现思考与行动交替；CodeAct模式支持直接编写执行Python代码；现代工具使用通过MCP连接外部服务；自我反思模式允许智能体审查并优化输出；多智能体工作流采用专业化协作；智能检索增强生成(Agentic RAG)实现主动搜索与记忆学习。这些模式为构建高效智能体提供了多样化解决方案，开发者可根据应用场景选择适合的设计模式。

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智能体

谈到构建智能体…

当我们谈论AI智能体时，很容易将它们想象成一个接收输入、输出结果的单一黑盒。

但在内部，存在着不同的设计模式，这些模式塑造了智能体的推理、行动和协作方式。

设计模式（Design Patterns）是软件工程中用于解决常见问题的可复用解决方案模板。在AI智能体上下文中，它指的是结构化方法来定义智能体的行为和交互方式。

每个模式都解决不同的挑战，例如逐步推理、直接编写代码、反思错误，甚至与其他智能体协作。

视觉化展示了六个你应该了解的重要智能体设计模式：

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1️⃣ ReAct 智能体

• 这种模式促使智能体“大声思考”并基于这些思考采取行动。它在推理和实际行动（如搜索网络或发送邮件）之间灵活切换。
• 使用者：大多数CrewAI的AI智能体框架。

2️⃣ CodeAct 智能体

• 这种模式让智能体直接编写和执行Python代码，而不是依赖僵化的JSON格式。这使其更擅长处理需要真实编程的复杂任务。
• 使用者：manus AI

3️⃣ 现代工具使用

• 这些智能体可以通过MCP连接轻松集成搜索引擎或云API等外部服务。主要优势在于，只需少量代码即可解锁强大功能。

  MCP（Model Context Protocol）是一种标准化协议，用于简化AI模型与外部工具（如搜索引擎或API）的交互，使智能体能更高效地接入和利用各种服务。

• 使用者：Cursor

4️⃣ 自我反思

• 这种模式允许智能体审查自身输出、发现错误并优化方法，类似于人类通过试错进行学习的过程。
• 使用者：OpenServ

5️⃣ 多智能体工作流

• 这种方法采用一组专业化的智能体协作，而非依赖单个智能体完成所有任务。每个智能体发挥独特优势，集体协作能产生超越任何单体的更强结果。
• 使用者：Gemini Deep Research

6️⃣ 智能检索增强生成（Agentic RAG）

• 这种模式超越了简单检索：智能体主动搜索数据、评估所获信息并提供上下文化答案。它们还会记忆已学知识，从而随时间变得更智能。

  RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种AI技术，它结合信息检索和文本生成，使模型能够基于外部数据源（如文档或数据库）生成更准确、更具上下文的回答。

• 使用者：Perplexity

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