🚀 现代 AI 代理背后的关键模式

Source: Dev.to

什么是真正的 AI 代理？

把 AI 代理想象成一个具有主动性的软件组件：

• 读取指令
• 决定需要做什么
• 使用工具、API 或其他代理
• 输出结果

正因为如此，代理在许多领域都很有用，包括：

• 客服自动化
• 物流与运营工作流
• 金融分析
• 市场营销内容创作
• 数据清理
• 决策流水线

关键不在于工具本身，而在于背后的架构模式。

每个高效 AI 代理背后的 5 大核心模式

1️⃣ 链接模式 — 步骤式工作流

按顺序执行一系列步骤。

真实案例： 航空公司航班变更通知

1. 从内部系统提取航班信息
2. 让 LLM 判断消息是否需要道歉
3. 生成个性化信息
4. 发送前校验语气

流程： 输入 → 处理 → 转换 → 输出

简单、可预测且强大。

2️⃣ 路由模式 — 将用户指向合适的专家

像分诊护士一样：读取请求后决定由哪个专门的代理处理。

真实案例： 电商客服

• “我的包裹破损了。” → 索赔代理
• “我想更改收货地址。” → 订单修改代理
• “如何退货？” → 自助 FAQ 代理

路由把一个庞大的机器人变成一个协同工作的专家团队。

3️⃣ 并行化模式 — 多个代理同时工作

同时启动多个代理，而不是顺序执行任务。

真实案例： 代码审查自动化

开发者提交代码后，三个 AI 代理并行运行：

• 🔐 安全代理 检查漏洞
• 🎨 风格代理 检查格式和规范
• ⚙️ 复杂度代理 分析可维护性

编排器将结果合并为一份完整的审查报告。并行化 = 提速。

4️⃣ 编排者模式 — 项目经理代理

编排者本身不执行任务，而是管理执行任务的代理。

真实案例： 新产品落地页发布

1. 编排者接收请求
2. 分配任务：
   • UX 代理 → 编写主信息
   • 营销代理 → 创作说服性文案
   • 技术代理 → 生成 HTML/CSS
3. 编排者合并并最终化输出

该模式让 AI 代理之间的协作具备可扩展性。

5️⃣ 评估者模式 — AI 检查 AI

一个代理评估另一个代理的输出。

真实案例： 金融邮件生成

1. 代理 A 生成金融说明
2. 评估者代理 检查：
   • 准确性
   • 语气合规性
   • 清晰度
3. 若未达标，评估者请求改进，直至满意

评估者降低错误率并增加控制层。

为什么这些模式很重要（即使你不是工程师）

• 设计更好的 AI 解决方案： 有策略地拆解复杂问题。
• 防止过度工程化： 大多数场景只需要合适的模式，而不是“超级代理”。
• 让产品可扩展： 模式提供结构和可靠性，随工作负载增长而稳健。
• 统一技术与业务团队的语言： 成为工程、产品和运营之间的共享词汇。

最后总结

• 你不需要记住每个 AI 框架。
• 只要理解这五大核心模式——链式、路由、并行化、编排和评估——就能设计、分析并实现具备以下特性的 AI 系统：
  • 可扩展
  • 可维护
  • 与业务目标保持一致
  • 能交付真实、可衡量的价值

AI 代理并非魔法，它们是架构——就像任何优秀的软件系统一样。

你对这些模式有什么看法？有没有你最常使用的，或者我们应该新增的模式？

本文基于 #nicobytes 的 YouTube 视频：https://www.youtube.com/watch?v=oR0GqQ8wMfk