谷歌：《智能体设计模式》(Agentic Design Patterns) 中文版电子书分享

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《Agentic Design Patterns（智能体设计模式）》概述

《Agentic Design Patterns（智能体设计模式）》旨在成为一份实用且易于上手的资源。本书的核心重点是清晰地解释每一种智能体模式，并提供具体、可运行的代码示例来展示其实现。在 21 个专门的章节中，我们将探索从构建序列化操作（提示链）和外部交互（工具使用）等基础概念，到多智能体协作和自我修正等高级主题的各种设计模式

21种智能体设计模式详解

根据《智能体设计模式(Agentic Design Patterns)》中文版，智能体设计领域包含21种常见模式：

核心设计模式类别

1. 提示链（Prompt chaining）：将复杂任务拆解为多个子步骤，每步输出作为下一步输入，提升结构化处理能力
2. 路由（Routing）：根据意图或状态分发请求至不同子流程或工具，适用于多能力系统
3. 并行化（Parallelization）：并行运行多个候选策略并汇总结果，提高可靠性与覆盖面
4. 反思（Reflection）：引入自检、批评者或评分机制，持续优化输出质量
5. 工具使用（Tool use）：规范智能体与外部工具（如数据库、API）的交互方式

高级模式应用

• 规划模式：Agent能够制定多步骤执行计划
• 多智能体协作：多个Agent协同工作完成复杂任务
• 记忆管理：Agent的长期和短期记忆机制
• 自适应学习：Agent根据反馈持续改进
• 情境感知：Agent理解和适应不同场景

《智能体设计模式》三大接地技术详解

RAG: 奠基性的第一步

检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是最基础的接地模式。它通过在生成答案前从外部知识库检索相关信息(mcp资源推荐)，并将其作为上下文注入到LLM中，从而有效减少幻觉，并使Agent能够访问最新信息。

1. 工作原理：外部知识库检索 → 上下文注入 → LLM生成
2. 核心优势：减少模型幻觉，提供实时信息访问
3. 适用场景：文档问答、知识查询、信息检索
4. 技术要求：向量数据库、嵌入模型、检索算法

GraphRAG: 更智能的接地

GraphRAG通过构建知识图谱，让Agent不仅能匹配相似的文本片段，更能理解概念之间的关系（例如："症状 → 原因 → 治疗方法"），实现更深层次的、结构化的知识检索。

Agentic RAG: 动态推理与检索

这是接地技术的最终形态。Agentic RAG将Agent从一个被动的数据接收者，转变为一个主动的、有推理能力的知识探索者。Agent能够分析复杂查询，自主制定一个多步骤、多工具的检索计划，并顺序执行，以找到最佳信息。