本章讲述AI Agent的6种核心设计模式，分别为：提示链、路由、并行化、反思、工具使用和规划模式。

模式1：提示链 (Prompt Chaining)

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• 核心定义： 将复杂任务拆解为一系列更小、易管理的子问题，通过顺序处理，将前一步的输出作为下一步的输入。
• 核心价值： 提升系统的可靠性和可控性。相比单一复杂提示，它降低了模型的认知负担，能更精准地优化每一步的输出，并支持在步骤间集成外部知识。
• 关键技术： 依赖结构化输出（如JSON/XML）来确保步骤间数据的完整性与解析精度。

模式2：路由 (Routing)

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• 核心定义： 为操作框架引入条件逻辑，根据用户输入或环境状态，动态地在多个专用函数、工具或子智能体之间分流。
• 实现机制： 包括基于LLM的意图分类、基于嵌入的语义路由、基于预定义规则的硬路由等。
• 核心价值： 实现了上下文感知的动态决策，使系统能针对不同意图（如查订单 vs. 技术支持）采取不同的执行路径。

模式3：并行化 (Parallelization)

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• 核心定义： 同时执行多个无依赖的子任务（如LLM调用、工具使用或子智能体），而非串行等待。
• 核心价值： 在涉及外部API访问或海量信息收集时，能大幅缩短整体耗时（降低延迟），提升响应速度。
• 应用策略： 识别流程中可并发的部分，完成后在后续汇聚节点进行结果聚合,。

模式4：反思 (Reflection)

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• 核心定义： 一种自我纠错与优化机制，智能体通过评估自身工作或引入“批评者”角色，根据反馈迭代改进输出。
• 推荐模型： 生产者-批评者 (Producer-Critic) 模型。生产者负责生成，批评者基于标准进行审查，形成闭环反馈。
• 核心价值： 增加元认知层，突破初次生成的局限，产出符合复杂约束的高质量结果,。

模式5：工具使用 (Tool Use / Function Calling)

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• 核心定义： 连接LLM推理能力与外部现实世界的桥梁，通过函数调用机制让智能体操作API、数据库或执行代码。
• 基本流程： 工具定义 ➔ LLM决策 ➔ 生成结构化调用指令 ➔ 框架执行 ➔ 结果反馈,。
• 核心价值： 突破LLM训练数据的静态限制，使其能访问实时信息并具备实际行动能力,。

模式6：规划 (Planning)

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• 核心定义： 赋予智能体前瞻性思考能力，将高层目标分解为可执行的子目标或步骤序列。
• 动态特性： 计划并非一成不变，智能体能根据执行过程中的新信息进行重新规划 (Replanning)。
• 核心价值： 使智能体从简单的被动响应者转变为主动战略执行者，能自主编排复杂工作流。

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