引言
智能体AI系统使用大语言模型（LLM）进行推理、规划和执行多步骤任务，有望开启自动化新时代。然而，它们的非确定性——每次输入相同的数据都会产生不同的结果——带来了独特的挑战，比如LLM不可预测、多步骤工作流在执行过程中失败以及智能体丢失重要的上下文信息。构建不仅实用、还能可靠地处理故障和管理状态的系统，是实现从原型过渡到生产环境的关键。
在本文中，你将学到应对这些根本挑战的五种基本设计模式。我们将以LangChain及其LangGraph扩展为参考框架，探讨能够为智能体应用程序提供结构、弹性和可观测性的模式。下表简述了这些模式及其主要优势。
实施带ReAct循环的单智能体
智能体系统的基础模式是配备工具并由Reason and Act（ReAct）框架指导的单个智能体。该智能体在一个循环中运行：它对任务及当前状态进行推理，决定一个动作（通常使用工具），执行该动作，然后观察结果，之后重复该循环。
图1. 带ReAct循环的单智能体
在LangChain中，这通常使用AgentExecutor来实现。这种模式的稳健性源于智能体能够根据观察结果调整其计划，提供了一种基本的错误恢复机制。然而其主要障碍在于复杂性限制。随着任务变得越来越复杂，单智能体的性能可能会下降。
侧重于LangChain的实现表明，其稳健性很大程度上取决于提示设计和工具设计。清晰的工具描述和结构良好的系统提示（指导智能体逐步思考）对于可靠的推理至关重要。
管理多智能体顺序工作流
对于复杂的结构化任务，可以将工作分解并分配给一系列专用智能体。每个智能体都是处理特定子任务的专家，一个智能体的输出成为下一个智能体的输入，形成预定义的线性管道。
这种模式借助模块化和清晰的契约提高了稳健性。单个智能体的故障是局部的，比单体智能体逻辑中的复杂故障更容易调试。比如在数据管道中，“数据提取器”智能体可能将原始数据传递给“数据清理器”智能体，后者再将其传递给“数据加载器”智能体。
图2. 结构化数据交接的多智能体顺序工作流
这里的挑战在于，主要风险是控制权交接过程中上下文的丢失或损坏。为了避免这种情况，应在智能体之间强制执行结构化输出模式（如JSON），并使用共享状态对象（如LangGraph）来清晰地传递上下文，而不是依赖非结构化的自然语言。
协调多智能体并行和收集
当一个任务可以分解为独立的子任务时，并行模式可以大大缩短延迟。多个专用智能体同时被调用，它们的输出随后被最终智能体收集和综合。
图3. 多智能体并行和收集
一个经典的用例是分析客户支持工单：一个智能体分析情绪，另一个提取关键实体，第三个对问题进行分类，最后一个智能体根据所有这些并行分析结果撰写摘要。
这种模式带来的挑战是协调的复杂性以及由于输入冲突导致综合步骤失败的风险。需要为每个并行分支实施超时和断路器，以防止某个运行缓慢或出现故障的智能体阻塞整个流程。设计综合智能体的提示时必须确保能轻松处理缺失或不完整的输入。
利用带状态检查点的管理器-控制器
这是一种用于构建复杂、长时间运行或条件性工作流的元模式，最好用LangGraph来实现。在这里，中央StateGraph定义不同的节点（可以是智能体、工具或逻辑）以及它们之间的条件边（转换）。该图管理着一个在系统中流动的持久状态对象。
这种模式稳健性的基石是检查点。LangGraph在每次节点执行后自动持久化状态对象。如果工作流崩溃或被有意暂停，它可以从上次完成的节点精确恢复，而不重复工作或丢失上下文。这也支持人在回路（human-in-the-loop）模式，即人可以在特定节点批准、修改或重定向工作流。
图4. 使用中央状态图实现持久化和检查点的管理器-控制器模式
运用审查器-评判器反馈循环
这可以借助审查器-评判器（或生成器-评判器）模式将质量保证硬编码到系统中。这通常是循环模式的一种特殊实现。一个智能体（生成器）生成输出，然后由另一个独立的智能体（评判器或审查器）根据特定标准（准确性、安全性、风格）对其进行评估。
这种模式对于生成高风险内容（如代码或法律文本）至关重要。评判器提供了一个客观的外部验证层，大大减少了幻觉和规范偏差。
图5. 审查器-评判器反馈循环
审查器必须真正独立。它应该使用不同的系统提示，甚至可能使用不同的大语言模型，以免与生成器存在同样的假设或推理盲点。始终要设置最大迭代次数限制，以防无限循环评估。
总结稳健设计模式
这些模式并非一定彼此独立，一些最稳健的生产系统会将它们结合起来。比如，你可能有一个管理器-控制器图（模式 4），协调一个顺序工作流（模式 2），其中一个步骤涉及并行收集信息（模式 3），而最后一个步骤涉及审查器-评判器循环（模式 5）以确保质量。
确保稳健的道路始于承认智能体系统中故障不可避免。如果采用这些结构化模式，特别是利用LangGraph实现的基于状态的检查点编排辅助的模式，你可以避免构建脆弱的提示链，转而构建能够应对不确定性、出现错误后迅速恢复，并提供持续改进和用户信任所需透明度的弹性系统。
但愿这份详尽的指南能为你设计稳健的智能体系统奠定坚实的基础。
原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-essential-design-patterns-for-building-robust-agentic-ai-systems
