什么是设计模式设计模式是解决软件设计中常见问题的可重用方案类似于建筑领域的蓝图。它们不是具体的代码而是经过验证的最佳实践帮助开发者更高效地设计灵活、可维护的程序。观察者模式Observer当一个对象的状态变化时自动通知依赖它的其他对象。例如天气预报系统在数据更新时通知所有订阅的用户界面。单例模式Singleton确保一个类只有一个实例并提供全局访问点。例如数据库连接池通常只需要一个实例来管理所有连接。智能体的设计模式指的是在智能体设计中被总结出的行之有效的架构可以为我们的智能体设计提供参考和范例Agentic AI的感知 推理和行动循环感知 智能体接收信息推理 智能体规划行为行动 智能体调用工具感知的理解智能体收集信息在这个过程中智能体具有一定的自主性和普通的对象不同智能体感知的过程是主动的推理推理包含四个关键层次■ 情境理解Situation Awareness。Agent 需要回答“当前到底发生了什么” 它会将感知到的信息与长期记忆和短期上下文相结合构建出一个清晰的“任务场景”。■ 经验检索Memory Retrieval。Agent 会自问“我是否曾遇到过类似的问题” 这是推理过程中的重要加速器。大多数高性能模型如 OpenAI o1、DeepSeek-R1依赖策略性记忆检索以避免重复犯错。■ 心智模拟Mental Simulation。Agent 不会立即采取行动而是先在“脑海中”进行预演如果调用这个 API会发生什么如果读取该文件能获得哪些信息如果执行删除操作是否会引发风险推理的关键不仅在于逻辑本身更在于其模拟能力。■ 决策与信心Decision and Confidence。Agent 会对候选行动进行价值评估哪个最符合用户目标哪个最安全哪个成本最低同时还会判断“我对这个选择有多确定” Agent 的本质不是“计算出唯一结果”而是“通过思考进行权衡并作出决定”。行动改变环境同时接受反馈并非原子行动而是执行-验证-纠偏的过程动态交互中涌现出来的智能感知推理和行动首尾相连的时候智能体能够感知世界与外界发生交互同时收集反馈以记忆的形式迭代这就实现了一种智能MCP与A2AMCP (Model Context Protocol)就像给智能体装上了一个标准化的 USB-C 接口。只要外部的工具比如本地文件、数据库、各类API也遵循这个接口标准AI 就能像插上 U 盘一样即插即用安全地读取数据或执行操作。A2A 的核心逻辑非常工程化主要靠这三样东西智能体名片Agent Card 每个 Agent 都会发一张标准的“电子名片”上面写着自己叫什么、会什么技能、怎么联系。其他 Agent 一看名片就知道能不能找它合作。标准消息Message 大家用统一的格式基于 JSON-RPC 2.0发消息确保谁都能看懂。任务生命周期Task 从“任务提交”到“正在处理”再到“完成”或“失败”有一套标准的流程规范方便跨平台的 Agent 协同干活。