通过链式提示构建复杂任务流程，将庞大的任务分解为一系列更小、更易于管理的子问题
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智能体设计模式
Agentic Design Patterns
一份构建智能系统的实操指南 · A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems
关于本书
这是一本系统性介绍 AI Agent（智能体）设计模式的实用书籍，全书共 424 页，由 Antonio Gulli 编写。本书将智能体系统的构建方法总结为 21 个核心设计模式，并配有大量代码示例和实际应用场景。
书籍信息
- 作者：Antonio Gulli
- 页数：424 页
- 原文：Google Docs
- 翻译状态：持续更新中
- 公益说明：所有版税将捐赠给救助儿童会 (Save the Children)
目录总览
全书共 424 页，涵盖从基础到高级的智能体设计模式
前言与基础
献词、致谢、序言、思想领袖视角：权力与责任、引言 · 9 页
什么是"代理"AI系统？ · 9 页
第一部分：基础代理模式（103 页）
提示链 Prompt Chaining · 12 页 → 通过链式提示构建复杂任务流程
路由 Routing · 13 页 → 智能路由，让 AI 做出正确的选择
并行化 Parallelization · 15 页 → 并行处理，提升效率
反思 Reflection · 13 页 → 让 AI 自我审视与改进
工具使用 Tool Use · 20 页 → 赋予 AI 使用外部工具的能力
规划 Planning · 13 页 → 战略规划与任务分解
多智能体协作 Multi-Agent Collaboration · 17 页 → 多个智能体协同工作
第二部分：记忆与适应（61 页）
记忆管理 Memory Management · 21 页 → 构建智能体的记忆系统
学习与适应 Learning and Adaptation · 12 页 → 从经验中学习，持续进化
模型上下文协议 Model Context Protocol (MCP) · 16 页 → 标准化的上下文管理
目标设定与监控 Goal Setting and Monitoring · 12 页 → 设定目标并追踪执行
第三部分：可靠性与知识（34 页）
异常处理与恢复 Exception Handling and Recovery · 8 页 → 优雅地处理错误情况
人机协作 Human-in-the-Loop · 9 页 → 在关键环节引入人类决策
知识检索 RAG · 17 页 → 检索增强生成技术
第四部分：高级与性能（114 页）
智能体间通信 Inter-Agent Communication (A2A) · 15 页 → 智能体之间的通信协议
资源感知优化 Resource-Aware Optimization · 15 页 → 优化资源使用，降低成本
推理技术 Reasoning Techniques · 24 页 → 高级推理与思维链
护栏/安全模式 Guardrails/Safety Patterns · 19 页 → 确保 AI 系统的安全性
评估与监控 Evaluation and Monitoring · 18 页 → 量化评估智能体性能
优先级管理 Prioritization · 10 页 → 智能任务优先级排序
探索与发现 Exploration and Discovery · 13 页 → 探索未知领域
附录：补充与参考（74 页）
- 附录 A: 高级提示工程技术 · 28 页
- 附录 B: AI 代理化：从图形界面到现实世界环境 · 6 页
- 附录 C: 代理框架快速概览 · 8 页
- 附录 D: 使用 AgentSpace 构建代理（仅限线上） · 6 页
- 附录 E: 命令行界面的 AI 代理（仅限线上） · 5 页
- 附录 F: 幕后揭秘：代理推理引擎的内部运作 · 14 页
- 附录 G: 编写代理代码 · 7 页
总结与索引
结论、词汇表、术语索引 · 20 页
在线资源：在线贡献 - 常见问题解答
翻译说明
本系列翻译力求准确传达原著的技术内容和实践价值，同时保持中文表达的流畅性。如发现任何翻译问题或有改进建议，欢迎反馈。
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