《AI Agent 五种常见设计模式,一篇看懂》
最近,AI Agent越来越火。
但很多人第一次接触时,都会问一个问题:
AI Agent到底是什么?
我的理解是:
如果大模型是”大脑”,那么AI Agent更像一个能够理解任务、调用工具、制定计划并完成工作的智能助手。
作为一名做了8年产品经理的人,我把目前最常见的5种AI Agent设计模式整理了一遍,希望能帮大家快速建立整体认知。
① RAG:先检索,再生成
RAG(检索增强生成)最大的特点,就是回答之前先查资料。
适合企业知识库、产品文档、客服问答、内部SOP等场景。
相比直接生成内容,RAG可以结合最新资料,让回答更加准确,也更贴近实际业务。
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② 单Agent:一个Agent完成任务
这是目前最常见的模式。
流程通常是:
理解需求 → 制定方案 → 调用工具 → 输出结果。
例如整理会议纪要、生成周报、分析数据、内容创作等,一个Agent通常就可以完成。
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③ Multi-Agent:多个Agent协同
如果单Agent像一个人。
那么Multi-Agent更像一个项目团队。
不同Agent分别负责检索、分析、执行、检查,最后汇总结果。
复杂任务、多步骤流程,更适合这种模式。
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④ Plan-and-Execute:先规划,再执行
这是产品经理非常熟悉的思路。
AI不会直接开始执行,而是先拆解目标,再一步步完成。
例如开发一个AI产品:
需求分析→产品规划→原型设计→开发测试→上线迭代。
任务越复杂,越需要规划能力。
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⑤ ReAct:边思考,边行动
ReAct = Reason(思考)+ Act(行动)。
AI会根据执行结果不断调整下一步,而不是一次完成全部任务。
搜索、分析、判断、修正、再执行,这也是很多智能体采用的核心逻辑。
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我的理解
很多人关注的是Agent用了什么模型。
但从产品角度来看,更重要的是:
你的业务流程适合哪种设计模式。
真正优秀的AI应用,不一定最复杂,而是最符合实际场景。
未来,AI Agent、RAG、MCP、工作流、知识库等能力,会越来越多地融入产品设计和企业数字化中。
我是一个35+产品经理,正在记录自己的AI一人公司实验。
未来会持续分享AI产品、AI工作流、知识库搭建、Prompt设计、产品规划、企业数字化实践,希望和大家一起探索AI真正的落地方式。
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