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LangGraph Agent 架构设计
Agent 架构是定义AI智能体组件与交互方式的蓝图，让Agent得以感知环境、进行推理并采取行动。 — 1 — Agent 架构的分类 选择合适的架构对构建高效AI智能体至关重要。架构决定了智能体的响应速度、处理复杂任务能力、学习适应性及资源需求。 主流 Agent 架构可分为以下类别： 反应式架构 审慎式架构 混合式架构 神经符号式架构 认知式架构 — 2 — LangGraph Agent 设计模式 Agent 架构与设计模式紧密相关，但属于 关注系统构建的"方法"——底层机制及数据/控制流 Agent 设计模式：解决特定问题的高层可复用策略/模板，不聚焦内部细节而指导跨场景行为交互（类似"配方"） 关注"what"与"why"——你希望该智能体展现出什么样的行为或能力 ——从传统反应式、审慎式模型到混合式、神经符号式及认知式架构，并通过LangGraph实现展示了规划、协作、反思等设计模式。
86520编辑于 2025-05-09 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 11 章：目标设定和监控
在 AI Agent 的上下文中，规划通常涉及 Agent 接受高级目标，并自主或半自主地生成一系列中间步骤或子目标。 良好的规划能力使 Agent 能够处理非简单的单步查询问题。它使 Agent 能够处理多方面的请求，通过重新规划适应不断变化的情况，并编排复杂的工作流。 可视化摘要： 图 2：目标设计模式 关键要点 关键要点包括： 目标设定和监控为 Agent 配备目的和跟踪进度的机制。 目标应该是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的（SMART）。 监控涉及观察 Agent 的行动、环境状态和工具输出。 来自监控的反馈循环允许 Agent 调整、修订计划或升级问题。 一个概念性的编码示例说明了这些原则在结构化框架内的实现，使用 Agent 指令和状态管理来指导和评估 Agent 对其指定目标的实现。
29610编辑于 2025-10-27 - 来自专栏运维有术
Hermes Agent 技术架构深度解析：110K+ Star，自进化 AI Agent 架构设计
Hermes Agent 技术架构深度解析：110K+ Star，自进化 AI Agent 架构设计 2026 年「术哥无界」系列实战文档 X 篇原创计划 第 91 篇，Hermes 最佳实战第 1 篇大家好 当前市面上大部分 Agent 框架的思路是：让 LLM 更好地调用工具。Hermes Agent 的思路不一样：让 Agent 越用越聪明。这个方向差异决定了整个架构的设计取舍。 这篇文章从源码出发，把 Hermes Agent 的架构拆开来看。重点不是介绍它有什么功能（README 写得够详细了），而是分析它为什么这样设计，以及这些设计决策背后的取舍。1. 系统架构总览架构上的几个关键设计决策：Agent 循环和工具执行在同一进程：通过 run_agent.py 中的 AIAgent 类管理整个生命周期，没有用微服务那套东西工具自注册模式：每个工具文件在模块级别调用 这在 Agent 框架领域是比较少见的。如果你在做 Agent 相关的架构设计，Hermes Agent 的闭环学习和上下文管理部分值得细看。
1.1K03编辑于 2026-05-07 - 来自专栏闲余说
架构设计 11-可扩展架构之微内核架构
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第十一部分。主要介绍了如何面向功能拆分架构，首先介绍了微内核架构的基本架构设计，以及几种常见架构的实现与特点。 关注本公众号 回复 “架构设计” 获取架构设计笔记完整思维导图 基本架构 两类组件 核心系统（core system） 负责和具体业务功能无关的通用功能： 模块加载 模块间通信 插件模块（plug-in modules）：负责实现具体的业务逻辑 核心系统设计 插件管理 核心系统需要知道当前有哪些插件可用，如何加载这些插件，什么时候加载插件。 虽然设计的时候插件间是完全解耦的，但实际业务运行过程中，必然会出现某个业务流程需要多个插件协作，这就要求两个插件间进行通信。 OSGi 联盟的初始目标是构建一个在广域网和局域网或设备上展开业务的基础平台，所以 OSGi 的最早设计也是针对嵌入式应用的。
1.1K20编辑于 2022-08-19 - 来自专栏用户8445844的专栏
Agent超长时间运行的架构设计
二、设计原则：从问题到方案的推导Missions架构的大多数设计决策都源于上述核心观察。 关键升级为：每个已完成功能都会生成专属的代码审查Agent。这些审查Agent运行前未见相关代码，无实现偏见，审查过程从设计之初即为对抗性。 52.5%的代码量为测试代码，89.25%的语句覆盖率，这些数字共同说明：质量不是事后检查出来的，而是架构设计进去的。六、结构化交接与知识累积多Agent系统在长周期运行中最大的风险是上下文丢失。 软件工程的瓶颈正在从代码编写能力转向架构设计能力与人类注意力管理。 Missions所代表的，不仅是技术的进步，更是一种全新的工程哲学：当智能体能够可靠地协作、验证和自我修正，人类的角色将从执行者转变为架构师 —— 设计系统，然后让系统自行运转。
16110编辑于 2026-05-19 - 来自专栏架构精进之路
OpenClaw Agent 架构深度解析：AI 网关的设计哲学
本文从架构师视角，拆解一个自托管 AI 网关的核心设计决策。 这里的顺序很重要，前者从 AI 出发设计架构，后者只是在旧瓶里装新酒。 二、核心架构：三层模型 2.1 网关层：单一进程，多路复用 设计决策：一个 Gateway 进程管理所有渠道连接，而不是每个渠道一个服务。 六、AI-Native 架构的思考 6.1 什么是 AI-Native？ 不是"加了 LLM 的系统"，而是从 LLM 的特性出发重新设计架构。 但自托管、多渠道、Agent 原生的设计方向，值得架构师们思考。 最后送上一句： 在 AI 时代，最好的架构不是最优雅的，而是最能适应不确定性的。
33710编辑于 2026-04-10 - 来自专栏云原生应用工坊
如何设计 AI 驱动的 OPS Agent：技术架构探索
概述 目标读者：技术负责人 / 平台架构师 / SRE / 数据工程负责人undefined设计取向：平台无关（K8s/VM/Serverless/DB/网关皆可接入），以 MAPE‑K 闭环为核心，强调安全 推荐架构：“Redpanda 承载观测流量 + NATS 承载控制面事件”，兼顾吞吐与时延，简化隔离域与配额治理。 AI Agent Workflow 阈值机制 θ（分析置信度阈值）： 结合统计显著性、图谱证据、向量相似度、LLM 自信度。 11. 观测与治理（Ops of the Agent） 自监控： 队列积压（ops.
54610编辑于 2025-08-27 - 来自专栏菩提树下的杨过
Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(11) - PlanAndExecute
上篇学习了ReACT，今天继续学习PlanAndExecute模式 与ReACT模式的关键区别如下： 对比维度 ReAct Agent Plan-and-Execute Agent 思考模式 单步思考- { 8 "plan_name": "任务名称", 9 "steps": [ 10 { 11 ; 8 private final SampleTools tools; 9 private final Map<String, Object> context; 10 11 , 11 "北京现在的天气怎么样？", 12 "计算半径为5的圆的面积", 13 "现在是几点？" ：架构、模式与工程建议（Anthropic，2024） Agents and Agentic AI | LangChain4j
37410编辑于 2026-02-02 我从 AIP 平台架构设计 Agent 产品经验
我从AIP平台架构设计Agent产品经验软件架构师罗小东，多年架构和平台产品设计经验，目前在Agent场景落地结合中。 这里的经验更多偏向于架构设计与工程实践，每个架构师有自己的思路，我有我思。前期的时候，也是考虑了很久，觉得企业级AI智能体平台在架构设计上相对来说是会有些不一样的。 模型中立架构的设计与权衡前期的时候，AI平台都是绑定单一模型的，比如只用GPT-4或者只用Claude。 插件式扩展的架构优势AIP平台支持插件式扩展，这个设计有意思。插件式扩展意味着用户可以灵活添加功能模块，不需要改动核心代码。 这个设计体现了平台的灵活性——不同场景有不同的需求，平台需要提供足够的配置空间。总结总的来说，AIP智能体平台的架构设计是一个阶段性的反馈，体现了企业级AI平台在技术选型和工程实践上的一些新思路。
14110编辑于 2026-05-05- 来自专栏有文化的技术人
Agent Skill 按需加载：架构设计与实现解析
❝当 AI Agent 需要的知识越来越多，把一切都塞进 System Prompt 显然不是个好主意。本文从架构设计的角度出发，深入探讨一种优雅的解法——「Skill 渐进式加载机制」。 干扰」：在多 Agent 协作场景中，不同 Agent 加载的技能可能互相"串台" 那么，如何设计一套机制，让 Agent 能够 「按需加载」 技能内容，同时 「对 Token 友好」、「对缓存友好」 三、架构全景图 整个 Skill 加载机制可以拆解为 「四个核心模块」 和 「两条数据流」： ┌───────────────────────────────────────────────────── 五、模块二：Session State Key 设计 Session State 是 Skill 加载状态的持久化存储。Key 的设计直接影响多 Agent 隔离和查询效率。 「关键架构决策」：Tool 的执行函数（Call）和 State 写入（StateDelta）是 「分离的」。
47410编辑于 2026-04-09 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——
这些技术适用于构建从简单聊天机器人到复杂多 Agent 系统的各类应用，能够显著提升 Agentic 应用的性能和可靠性。 Agentic 模式是构建智能系统的架构蓝图，在主要章节中已有详细阐述。 例如，一个经过上下文工程设计的 Agent 在响应查询前，会整合用户的日历可用性（工具输出）、与邮件收件人的专业关系（隐式数据）以及过往会议记录（检索文档）。 除以 3：x = 11。这些整数是 11、11+1=12 和 11+2=13。这些整数是 11、12 和 13。 问：Sarah 有 5 个苹果，她又买了 8 个。她吃了 3 个苹果。 底层模型设计为在整个对话过程中始终遵循这些预定义指令。 这允许为专注应用创建高度专业化的 AI Agent。例如，可配置 Gem 作为仅引用特定编程库的代码解释器。 超越示例范畴，使用明确角色、系统级指令和清晰分隔符构建提示，为精细控制模型提供了必要的架构层次。 这些技术在构建自主 Agent 的背景下变得至关重要，它们为复杂多步骤操作提供了必要的控制与可靠性。
45110编辑于 2025-10-27 - 来自专栏白话互联
【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递
今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ *角色定义*：明确AI Agent在企业中的定位和职责 *数据整合*：确保AI Agent能够访问高质量的相关数据 *行动规划*：设计Agent能够执行的具体任务和流程 *反馈机制*：建立持续学习和优化的闭环系统 报告指出，这些系统不同于标准聊天机器人，它们能够自主行动、执行任务，并使用Model Context Protocol (MCP)和Agent-to-Agent (A2A)等协议与其他数字Agent协作 *攻击面扩大*：AI Agent的自主性创造了难以追踪的复杂攻击路径 *安全需求迫切*：传统安全措施难以应对Agent特有的风险 *协作风险*：多Agent交互可能导致意外行为和安全漏洞 企业需要重新评估其安全架构 真正的Agent力量来自于它们相互连接、访问企业数据以及与执行工作的系统交互的能力。一个无法与其他Agent、工具和应用对话的Agent只是一个孤岛。
36910编辑于 2025-09-17 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——附录 G - 编码 Agent
本框架致力于在人类领导与底层模型原始能力间建立最纯净对话通道，确保每个 Agent 均以峰值潜力运行。 该框架构建为专业化 Agent 团队，每个 Agent 针对开发生命周期中的核心功能专门设计。 核心组件架构 为高效运用前沿大语言模型，本框架将不同开发角色分配给专业化 Agent 团队。这些 Agent 并非独立应用，而是通过精心设计的角色特定提示与上下文在 LLM 中调用的概念化人格。 最终，此人类主导模式在开发者战略规划与 Agent 战术执行间建立强大协同效应。开发者得以从常规任务中解放，将专业智慧聚焦于创造最大价值的创意性挑战与架构设计。 ** ** 图 1：编码专家角色示意图 增强型团队领导原则 成功驾驭此框架需实现从独立贡献者向人机协作团队领导者的角色转型，遵循以下核心原则： 坚守架构主导权 您的核心职责是制定战略方向并掌控高层架构设计 通过将战术执行委派予 Agent，开发者得以将认知资源聚焦于真正核心领域：战略创新、韧性架构设计，以及打造用户惊喜产品所需的创造性问题破解。
46510编辑于 2025-10-27 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
Agent Skill 的 Script 架构设计指南：平衡认知与执行
Agent Skill Script 架构设计指南 本指南面向 Skill 架构师与 Agent 开发者，聚焦"何时用 Script"与"如何设计 Tool-Like 模块" 1. 核心理念：认知层与执行层的解耦 在 Agent Skill 架构中，Prompt 负责认知（理解意图、规划路径、生成创意），Script 负责执行（确定性计算、安全交互、环境操作）。 Script 架构设计原则（Tool-Like 思维） 优秀的 Skill Script 应像一个标准的 API 工具，遵循以下六大原则： 2.1 黑盒封装 隐藏实现细节：内部逻辑、密钥、第三方依赖对 Script 的设计目标不是"永不出错"，而是"出错时可被 Agent 理解与处理"。 最终目标：通过 Tool-Like 的 Script 架构，让 Agent 从"会聊天的 AI"进化为"能可靠执行任务的数字化员工"。
34210编辑于 2026-03-25 - 来自专栏AI大模型应用开发炼丹房
AI Agent安全架构实战：LangGraph的HIL核心设计揭秘
前言：Human-in-the-Loop（HIL）是一种AI系统设计模式，它允许人类在AI Agent的决策过程中介入并提供反馈或决策。 这种模式特别适用于高风险或敏感的操作场景一、HIL架构的核心价值与挑战在金融交易、数据库管理、医疗诊断等高危场景中，AI Agent的自主决策存在两类核心风险：不可逆操作（如删除数据库记录 而HIL架构通过精准断点控制，仅在关键节点介入，实现效率与安全的动态平衡。二、LangGraph的四大创新设计1. 安全增强设计# 四眼原则审批实现def quadruple_approval(state): approvals = state.get("approvals", []) if len(approvals 由于文章篇幅有限，关于AI Agent相关技术知识点，我整理成了一个2W字的文档，粉丝朋友自行领取：《想要读懂AI Agent（智能体），看这里就够了》如果本次分享对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友
83510编辑于 2025-07-30 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——结论
我们从这样一个前提开始：构建智能 Agent 就像在技术画布上创作一幅复杂的艺术作品——这个过程不仅需要一个强大的认知引擎（如大型语言模型），还需要一套稳健的架构蓝图。 虽然每种模式都针对特定的设计挑战，但可以通过将它们归类到反映智能 Agent 核心能力的基础类别中来整体理解它们。 核心执行和任务分解： 在最基本的层面上，Agent 必须能够执行任务。 为复杂系统组合模式 Agentic 设计的真正力量不是来自孤立地应用单一模式，而是来自巧妙地组合多种模式以创建复杂的多层系统。 协作分析和写作： 单个 Agent 可能会处理这个问题，但更稳健的架构将采用多 Agent 协作。"研究员" Agent 可以负责执行搜索计划和收集原始信息。 它们提供了将大型语言模型的原始认知能力转变为可靠且有目的的系统所需的架构规范。
48310编辑于 2025-10-27 - 来自专栏CreateAMind
—个主动设计agent
这种类型的架构受大脑中有效（贝叶斯）试验设计的神经经济模型的启发，并暗示AIDA包括声音信号和用户响应的生成 类器的用户响应模型的总和。 近年来，FEP也被应用于合成agent的设计「7,8,9,10]o基于FEP的代理的一个显著特点是，他们在勘探和开发之间进行动态权衡[11,12,13],这是在学习导航HA参数空间时非常需要的属性。 2.2用户在回路中的定位助听器调谐 在本文中，我们将基于图2所示的架构，开发一个个性化的、上下文感知的设计代理。 简而言之，本文的目标是设计一个智能代理，通过一个非常轻量级的交互协议来支持用户驱动的个性化音频处理算法的情境设计。 AIF提供了—个单一的，统一的方法来设计AIDA的所有组件。由AIF设计代理控制的HA系统的设计涉及解决以下任务： 1.声学环境的分类 2.为HA调整参数选择声学上下文相关试验。
35631编辑于 2023-10-24 Hermes Agent + LangChainAutoGPT 混合架构：构建超级 Agent 系统
每个Agent框架都有自己的强项：框架最强能力HermesAgent持久记忆、技能自创、消息网关LangChain链式推理、文档处理、RAGAutoGPT自主任务分解、网页操作混合使用可以取长补短。 混合架构方案方案一：Hermes+LangChainRAG展开代码语言：TXTAI代码解释用户提问→HermesAgent→检索记忆↓（记忆中没有答案）调用LangChainRAG↓（检索文档库）返回答案 方案三：三合一超级Agent展开代码语言：TXTAI代码解释┌───LangChain（知识检索）│用户→Hermes──┼───AutoGPT（复杂任务）│└───内置工具（日常操作）Hermes统一管理记忆和技能实现方式 ：多个框架的版本更新需要协调部署建议混合架构建议使用4C8G以上的服务器配置。 混合架构适合有特殊需求的高级用户。Q2：需要自己写集成代码吗？A：目前需要编写MCP桥接服务。社区正在开发常用框架的即插即用集成包。Q3：资源需求比单框架大多少？
53311编辑于 2026-04-16- 来自专栏java开发的那点事
11-Netty 高性能架构设计-异步模型(ChannelFuture)
异步模型 基本介绍 异步模型和同步模型相对, 当一个异步过程调用发出后, 调用者不能立刻得到结果, 实际处理这个调用的组件在完成后,通过状态, 通知和回调来通知调用者 Netty中的IO操作是异步的,包括bind, write, Connect等操作会简单的返回一个ChannelFuture 调用者不能立刻获得结果, 而是通过Future-listener机制, 用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果 Netty的异步模型是建立在future 和 callback之上的, callback就
66020编辑于 2022-02-18 云端 AI Agent 架构实战
云端 AI Agent 架构实战：Google ADK 5 种 Skill 编排模式的工程化落地Agent 技术栈正在经历从原型验证到生产部署的跨越。 Google ADK（Agent Development Kit）作为 2025 年末发布的 Agent 开发框架，已经在不少云端项目中跑通了完整闭环。但"能跑"和"能扛"之间，差的就是架构设计。 重点不是教你用 ADK，而是帮你在真实云环境中把 Agent 系统搭稳。 映射到云架构中，本质就是一条同步处理流水线。 这是构建复杂 Agent 系统的核心架构模式，类似于微服务中的编排器（Orchestrator）。
34610编辑于 2026-03-26
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