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Agent设计模式——第 7 章：多 Agent 协作
虽然单体 Agent 架构对于定义明确的问题可能是有效的，但在面对复杂的多领域任务时，其能力往往受到限制。 这种分布式架构提供了几个优势，包括增强的模块化、可扩展性和稳健性，因为单个 Agent 的故障不一定会导致整个系统故障。 网络分析与修复：自主操作从 Agent 架构中受益匪浅，特别是在故障定位方面。多个 Agent 可以协作分类和修复问题，建议最佳行动。 这可能涉及结合前述模型元素的混合方法，或从环境的独特约束和机会中产生的全新设计。自定义模型通常源于需要针对特定性能指标进行优化、处理高度动态的环境或将特定领域知识纳入系统架构。 设计和实现自定义模型通常需要对多 Agent 系统原理有深入理解，并仔细考虑通信协议、协调机制和涌现行为。 总之，为多 Agent 系统选择相互关系和通信模型是关键的设计决策。
4.2K11编辑于 2025-10-27 - 来自专栏架构精进之路
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。
86420编辑于 2025-05-09 - 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 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 7. 子 Agent 委托机制tools/delegate_tool.py 实现了子 Agent 委托机制，允许主 Agent 生成独立的子 Agent 实例来并行处理任务。 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。
33510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。 k_hop": [42]}, "similar": [{"kb_id": 991, "score": 0.83}] }, "ts": "2025-08-27T07:00:00Z" } 7. 观测与治理（Ops of the Agent） 自监控： 队列积压（ops.
54610编辑于 2025-08-27 - 来自专栏闲余说
架构设计 7-高可用架构设计之异地多活
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。 代价很高 系统复杂度会发生质的变化，需要设计复杂的异地多活架构。 成本会上升，毕竟要多在一个或者多个机房搭建独立的一套业务系统。 架构设计上可以将两个机房当作本地机房来设计，无须额外考虑。 关键在于数据不一致的情况下，业务不受影响或者影响很小，这从逻辑的角度上来说其实是矛盾的，架构设计的主要目的就是为了解决这个矛盾。 可恢复性：可恢复性指数据丢失后，是否可以通过某种手段进行恢复，如果数据可以恢复，至少说明对业务的影响不会那么大，这样可以相应地降低异地多活架构设计的复杂度。
1.1K20编辑于 2022-08-19 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」 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」。 ├─ 获取 Skill 完整 Body │ ├─ 读取文档选择 │ └─ 拼装 "[Loaded] skill-name\n{body}\n{docs}" │ ├─ 7.
47310编辑于 2026-04-09 - 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
83410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）。 使用 Google Gems Google 的 AI"Gems"（见图 1）代表其大型语言模型架构中的用户可配置功能。 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。 我们有意将对相关工作的更彻底的审查推迟到第7节，因为我们认为在引入我们的解决方案方法后，它更相关。最后，第6节讨论了我们方法的新颖性和局限性，第8节总结了本文。 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。 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 - 来自专栏架构师成长之路
架构师技能7：循环依赖引发的架构设计思考
面向对象设计常用的7个原则也基本从上面三大核心原则衍生出来，这些原则也并不是孤立存在的，它们相互依赖，相互补充。 前5个原则组合称为：SOLID 固定原则 设计原则：面向对象设计原则详解_hguisu的博客-CSDN博客_面向对象设计原则 三、问题的思考：架构设计 面对大工程，仍然需要有一定的方法论，架构设计的本质是管理复杂性 善于总结、不断反思做更好的自己_hguisu的博客-CSDN博客_善于总结反思 架构设计设计文档的目的： 架构设计（1）-谈谈架构_hguisu的博客-CSDN博客_架构 架构设计(7)—如何设计架构和画架构图 1、总体架构 2、指导原则： 主要总结项目应用来哪些原则：架构设计不像数据公式或者定律，很难一概而就。很多时候是设计者（架构师）的各种设想，各种权衡折中而符合系统需求的智慧输出。 一些好的架构设计原则可以确保设计决策在一定程度上能够满足需求。
1.1K20编辑于 2022-05-11 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- 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. 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 依赖全局变量或历史调用，难以并发 所有状态通过参数或外部存储显式传递 无超时控制 外部 API 卡顿导致 Agent 会话挂起 为每个 I/O 操作设置合理超时与降级策略 7. 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"。
34110编辑于 2026-03-25 - 来自专栏EdisonTalk
5分钟了解系统架构设计（7）
最近梳理了之前学习的架构设计相关的一些课程学习总结，将其整理成了一个大纲脑图，以每篇5分钟系列展现出来，希望对你有所帮助。 高可用，是近年来IT应用系统的常见需求。 参考架构设计基础部分的一些关键指标 其次，影响请求量占比。即一段时间内（比如1年）的停机影响的请求量占比。 2、设计服务可用性监控系统 首先，假设我们的评估标准是4个9，即99.99%的可用性。 本质理解：从架构设计的角度出发，降级设计就是在做取舍，它是一种有损的系统容错方式。 （2）其次，我们需要说明如何实现的熔断 和 降级。 做架构设计的时候就需要把故障当作不可或缺的一环来处理，因此在分布式系统设计和开发的过程中，要通过各种架构手段来提高系统可用性。 参考资料 李运华，《从0开始学架构》 刘海丰，《架构设计面试精讲》 潘新宇，《23讲搞定后台架构实战》 作者：周旭龙 出处：https://edisonchou.cnblogs.com 本文版权归作者和博客园共有
48830编辑于 2023-03-06 ChatGPT Agent技术架构探析
ChatGPT Agent的诞生与核心功能 技术演进中的关键突破 当OpenAI在2025年7月正式发布ChatGPT Agent时，这标志着对话式AI从被动响应向主动执行的范式转变。 技术架构深度剖析 Operator整合：智能执行的神经中枢 ChatGPT Agent的Operator架构是其区别于传统对话系统的核心创新。 该架构特别设计了"监控模式"安全机制——当系统检测到用户离开对话界面或处于非活跃状态时，会自动暂停敏感操作（如银行账户登录）。 特别设计的确认机制在关键操作中表现优异：金融交易确认率100%，高风险通信发送确认率99.9%。这种"宁可误报不可漏报"的设计哲学，体现在架构每个组件的交互设计中。 在基础模型层面，OpenAI延续了其标志性的"标准禁止内容评估"体系，涵盖7大类风险场景的防御能力测试。
59610编辑于 2025-08-27- 来自专栏运维有术
Moltbook 技术架构浅析：首个 OpenClaw AI Agent 社交网络的设计哲学
但当我深入研究了它的架构设计后，发现这玩意儿背后的技术思路真的很有意思。 今天，我就来聊聊 Moltbook 这个项目，从技术角度拆解它是如何实现AI 专属社交网络的。 这是什么？ 如何防止恶意 Agent 刷屏？如何实现语义搜索让 AI 真正"理解"内容？ 技术架构全景 先来看一下整体架构。 Human vs Agent 双模式架构 通过技术手段实现权责分离：Agent 有自主权，Human 有监督权。这个设计哲学可以应用到很多场景。 3. 与传统社交网络的架构差异 对比一下传统社交网络，Moltbook 的架构有什么不同？ 但从技术角度来看，它的架构设计和创新理念值得学习。
38810编辑于 2026-04-01
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