Agent 架構(gòu)是定義AI智能體組件與交互方式的藍(lán)圖，讓Agent得以感知環(huán)境、進(jìn)行推理并采取行動(dòng)。本質(zhì)上，它就像智能體的數(shù)字大腦——整合了"眼睛"（傳感器）、"大腦"（決策邏輯）以及"雙手"（執(zhí)行器）來(lái)處理信息并采取行動(dòng)。 

1.Agent 架構(gòu)的分類(lèi)

選擇合適的架構(gòu)對(duì)構(gòu)建高效AI智能體至關(guān)重要。架構(gòu)決定了智能體的響應(yīng)速度、處理復(fù)雜任務(wù)能力、學(xué)習(xí)適應(yīng)性及資源需求。

主流 Agent 架構(gòu)可分為以下類(lèi)別： 

• 反應(yīng)式架構(gòu)
• 審慎式架構(gòu)
• 混合式架構(gòu)
• 神經(jīng)符號(hào)式架構(gòu)
• 認(rèn)知式架構(gòu)

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2.LangGraph Agent 設(shè)計(jì)模式

Agent 架構(gòu)與設(shè)計(jì)模式緊密相關(guān)，但屬于AI智能體開(kāi)發(fā)的不同抽象層級(jí)。

Agent 架構(gòu)：定義智能智能體構(gòu)建與運(yùn)作的結(jié)構(gòu)框架，涉及核心組件及其組織方式（類(lèi)似"骨架"），明確智能體如何感知環(huán)境、處理信息、決策行動(dòng)。

關(guān)注系統(tǒng)構(gòu)建的"方法"——底層機(jī)制及數(shù)據(jù)/控制流

Agent 設(shè)計(jì)模式：解決特定問(wèn)題的高層可復(fù)用策略/模板，不聚焦內(nèi)部細(xì)節(jié)而指導(dǎo)跨場(chǎng)景行為交互（類(lèi)似"配方"）

關(guān)注"what"與"why"——你希望該智能體展現(xiàn)出什么樣的行為或能力，以及為什么該智能體在特定場(chǎng)景下是有效的

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LangGraph 將Agent架構(gòu)分為三大類(lèi)：

1. 多智能體系統(tǒng) 
2. 規(guī)劃智能體 
3. 反思與批判 

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3.多智能體系統(tǒng)

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• 多智能體網(wǎng)絡(luò)通過(guò)路由機(jī)制將任務(wù)分配給專(zhuān)業(yè)智能體，采用分治法處理復(fù)雜任務(wù)。

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• 多智能體監(jiān)督：LLM協(xié)調(diào)調(diào)度各智能體跟網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)類(lèi)似，但采用監(jiān)督智能體（而非路由器）來(lái)協(xié)調(diào)各智能體

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• 層次化智能體團(tuán)隊(duì)

當(dāng)單個(gè)智能體無(wú)法完成任務(wù)時(shí)，監(jiān)督智能體協(xié)調(diào)多個(gè)由多智能體組成的團(tuán)隊(duì)

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4.規(guī)劃智能體

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• 計(jì)劃執(zhí)行式

規(guī)劃智能體生成子任務(wù)序列，專(zhuān)業(yè)智能體執(zhí)行子任務(wù)，結(jié)果返回規(guī)劃智能體進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，最終反饋給用戶

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• 無(wú)觀察推理

這一方案跟規(guī)劃-執(zhí)行架構(gòu)類(lèi)似，通過(guò)將觀察存為變量來(lái)減少重復(fù)規(guī)劃

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• LLM編譯器

通過(guò)有向無(wú)環(huán)圖（DAG）的流式執(zhí)行加速任務(wù)處理，并減少LLM調(diào)用以節(jié)省成本

包含有三大核心組件：

a）規(guī)劃器：流式生成任務(wù)DAG

b）任務(wù)獲取單元：即時(shí)調(diào)度執(zhí)行可運(yùn)行任務(wù)

c）聚合器（Joiner）：響應(yīng)用戶或觸發(fā)二次規(guī)劃

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5.反思與批判

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• 基本型反思架構(gòu)（Basic Reflection）

基本型反思智能體會(huì)提示大語(yǔ)言模型（LLM）回顧歷史行為，從而持續(xù)學(xué)習(xí)改進(jìn)。典型結(jié)構(gòu)含生成器與批判器雙智能體，比方說(shuō)作者智能體生成文本后，由評(píng)審智能體提出反饋意見(jiàn)，循環(huán)迭代直至達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)

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• 反思式架構(gòu)（Reflexion） 智能體會(huì)顯式批判自身對(duì)任務(wù)的響應(yīng)來(lái)提升最終輸出質(zhì)量（需犧牲執(zhí)行時(shí)間），并整合工具調(diào)用能力

核心組件：

a）行動(dòng)器（含自反思能力的智能體）

b）外部評(píng)估器（任務(wù)專(zhuān)用，如代碼編譯步驟）

c）存儲(chǔ)反思結(jié)果的情景記憶

• 思維樹(shù)

通過(guò)反思評(píng)估結(jié)合搜索機(jī)制（默認(rèn)廣度優(yōu)先，也可用深度優(yōu)先等）優(yōu)化LLM智能體決策 

 三階段流程：

1. 擴(kuò)展：生成多個(gè)候選解決方案
2. 評(píng)分：量化方案質(zhì)量
3. 剪枝：保留最優(yōu)K個(gè)方案

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• 語(yǔ)言智能體樹(shù)搜索

結(jié)合反思與獎(jiǎng)勵(lì)的蒙特卡洛樹(shù)搜索，四階段流程：

1. 選擇：基于獎(jiǎng)勵(lì)值選擇最優(yōu)行動(dòng)（若達(dá)終止條件則響應(yīng)，否則繼續(xù)搜索）
2. 擴(kuò)展與模擬：并行執(zhí)行5個(gè)潛在最優(yōu)行動(dòng)
3. 反思評(píng)估：觀測(cè)結(jié)果并評(píng)分（可結(jié)合外部反饋）
4. 回溯更新：根據(jù)結(jié)果更新根路徑評(píng)分

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• 自我發(fā)現(xiàn)智能體

該架構(gòu)幫助LLM自主探索復(fù)雜問(wèn)題的最優(yōu)解決路徑。

a）首先，通過(guò)選擇與重組基礎(chǔ)推理步驟，為每個(gè)問(wèn)題生成定制化方案

b）接著，按方案逐步解決問(wèn)題

如此一來(lái)，LLM即整合了多推理工具實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)，效率遠(yuǎn)超單一方法

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 核心優(yōu)勢(shì)：

• 推理模塊：按特定順序組合基礎(chǔ)推理步驟
• 無(wú)需人工：自主生成策略，無(wú)需任務(wù)標(biāo)注
• 任務(wù)自適應(yīng)：類(lèi)人式規(guī)劃最優(yōu)解
• 可遷移性：策略可跨語(yǔ)言模型復(fù)用

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6.結(jié)語(yǔ)

本文系統(tǒng)探討了智能體架構(gòu)的演進(jìn)——從傳統(tǒng)反應(yīng)式、審慎式模型到混合式、神經(jīng)符號(hào)式及認(rèn)知式架構(gòu)，并通過(guò)LangGraph實(shí)現(xiàn)展示了規(guī)劃、協(xié)作、反思等設(shè)計(jì)模式。掌握這些架構(gòu)原理對(duì)構(gòu)建可擴(kuò)展、模塊化的目標(biāo)驅(qū)動(dòng)型AI至關(guān)重要。

未來(lái)AI發(fā)展將依賴協(xié)調(diào)性、反思性、目標(biāo)明確的智能體群體協(xié)同解決復(fù)雜任務(wù)，而非孤立的智能。