成功 AI 产品中反复出现的 3 种 Agent 模式

我在 AI 领域花了很多时间——读论文、写代码、和真正在交付产品的工程师们交流。这其中有一个 gap（演示和实际生产系统之间的差距）没有人愿意完全坦白。

所以这是我对当前真实情况的一些诚实看法。

我们谈论 AI Agent 时存在的问题

现在所有人都在把所有东西叫作"Agent"。一个调用工具的函数？Agent。有记忆的聊天机器人？Agent。带循环的脚本？Agent。

这种语义稀释不只是文字问题。它正在导致真实的工程错误。

当你对自己正在构建的东西没有精确的定义时，你会对简单的流程过度工程化，而对真正复杂的东西却工程化不足。我见过团队花几周时间给本来一个结构良好的 prompt 就能搞定的工作流添加"Agent 式"编排。

我一直用的定义是这样的：Agent 是一个有目标（objective）的系统，而不仅仅是一条指令。它决定下一步做什么。它处理失败。它知道自己何时完成。

其他一切都只是一个 fancy 的函数调用。

🟢 如果你的系统需要人告诉它每一步，那它不是 Agent。它只是一个聊天界面。

🔵 如果你的系统能从失败的工具调用中恢复并尝试不同方案，你已经走在正轨上了。

✅ 如果你的系统能将目标分解为子任务并委托它们，那这就是真正的 Agent 了。

目前生产环境的真实情况

从我关注和交流的团队那里了解到的真实图景：

大多数真实的 Agent 部署都是窄集的。它们把一件事做得好。客服分流、文档提取、对特定代码库的代码审查。它们不是通用推理引擎。它们是 purpose-built 的流水线，在决策层有一些智能。

取得好结果的团队不是在追逐最新的模型发布。他们专注于：

☑️ 工具设计——Agent 实际可以调用什么，接口有多清晰

☑️ 失败处理——当工具返回无用结果时会发生什么

☑️ 可观测性——你能否追踪到 Agent 做出某个决策的完整原因

得到坏结果的团队是那些只是把 GPT-4 换成最新的前沿模型、期望不同行为却什么都没改变的人。

最近我经常看到的一个东西：Google 25 年来首次重新设计了搜索框——这就是为什么它比你想象的更重要。(VentureBeat AI)

值得一读：https://venturebeat.com/technology/google-just-redesigned-the-search-box-for-the-first-time-in-25-years-heres-why-it-matters-more-than-you-think

最近我经常看到的一个东西：Railway 融资 1 亿美元，用 AI 原生云基础设施挑战 AWS (VentureBeat AI)

值得一读：https://venturebeat.com/infrastructure/railway-secures-usd100-million-to-challenge-aws-with-ai-native-cloud

最近我经常看到的一个东西：Claude Code 每月最高 200 美元。Goose 做同样的事情却免费。(VentureBeat AI)

值得一读：https://venturebeat.com/infrastructure/claude-code-costs-up-to-usd200-a-month-goose-does-the-same-thing-for-free

框架之争是干扰项

LangChain。LangGraph。CrewAI。AutoGen。Semantic Kernel。每个月都有新的框架出来，总有人在写文章说旧的那个已经死了。

我的真实看法是：框架没有模式重要。

无论你用哪个框架，一直在有效的模式：

✔️ Plan-then-execute。先有一个产生计划的推理步骤，再有一个执行步骤来遵循它。不要混在一起。

✔️ 分离检索与推理。获取上下文和使用上下文是不同的工作。混淆它们的系统会陷入混乱。

✔️ 显式交接。当一个 Agent 把工作交给另一个时，交接应该是结构化的且可记录的。不是通过 prompt 传递一个字符串。

我用三个不同的框架重建过相同的架构，结果每次都差不多。框架是脚手架。架构才是建筑。

没有人解决的检索问题

RAG 现在是标配。几乎每个接触专有数据的生产 AI 系统都在用某种形式的 RAG。但有一个问题是教程没有讲清楚的。

chunk 边界是错的。

当你把文档拆分成 chunk 并嵌入时，你在做一个假设：什么片段的上下文应该放在一起。这些假设往往是错的。一段话只有结合前一段才能理解，却被单独检索出来，模型对缺失的上下文产生幻觉。

🟢 更好的 chunking 策略有帮助。重叠窗口、语义分块、父文档检索。

🔵 但真正的修复是重新思考你存储的是什么。有时候存储的正确内容不是原始文本而是信息的结构化表示。

✅ 如果你的 RAG pipeline 返回的是技术正确但上下文无用的结果，问题几乎肯定在 chunking 或元数据，而不是 embedding 模型。

我认为这一切将走向何方

模型会越来越好。上下文窗口会越来越大。每 token 的成本会越来越低。

这些都不会改变基本的工程挑战：构建在你不在盯着的时候能正确运行、你愿意信任的系统。

这才是值得解决的问题。治理、可观测性、可靠的工具使用。而不是追逐 benchmarks。

在未来两年会重要的工程师，是那些能构建出其他工程师可以维护和信任的 AI 系统的人。这是一种不同于微调或 prompt 工程的技能组合。

它更接近系统设计，而不是模型研究。

如果这些和你正在构建的东西有共鸣，或者你有完全不同的看法，我想听听。在评论区分享你的经验。这个领域有趣的对话不在主题演讲里——而是在那些人们真正坦诚什么有效的讨论线程里。