LangGraph Agent 架構設計
Agent 架構是定義AI智能體組件與交互方式的藍圖，讓Agent得以感知環境、進行推理并采取行動。本質上，它就像智能體的數字大腦——整合了"眼睛"（傳感器）、"大腦"（決策邏輯）以及"雙手"（執行器）來處理信息并采取行動。
1.Agent 架構的分類
選擇合適的架構對構建高效AI智能體至關重要。架構決定了智能體的響應速度、處理復雜任務能力、學習適應性及資源需求。
主流 Agent 架構可分為以下類別：
- 反應式架構
- 審慎式架構
- 混合式架構
- 神經符號式架構
- 認知式架構
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2.LangGraph Agent 設計模式
Agent 架構與設計模式緊密相關，但屬于AI智能體開發的不同抽象層級。
Agent 架構：定義智能智能體構建與運作的結構框架，涉及核心組件及其組織方式（類似"骨架"），明確智能體如何感知環境、處理信息、決策行動。
關注系統構建的"方法"——底層機制及數據/控制流
Agent 設計模式：解決特定問題的高層可復用策略/模板，不聚焦內部細節而指導跨場景行為交互（類似"配方"）
關注"what"與"why"——你希望該智能體展現出什么樣的行為或能力，以及為什么該智能體在特定場景下是有效的
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LangGraph 將Agent架構分為三大類：
- 多智能體系統
- 規劃智能體
- 反思與批判
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3.多智能體系統
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- 多智能體網絡通過路由機制將任務分配給專業智能體，采用分治法處理復雜任務。
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- 多智能體監督：LLM協調調度各智能體跟網絡架構類似，但采用監督智能體（而非路由器）來協調各智能體
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- 層次化智能體團隊
當單個智能體無法完成任務時，監督智能體協調多個由多智能體組成的團隊
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4.規劃智能體
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- 計劃執行式
規劃智能體生成子任務序列，專業智能體執行子任務，結果返回規劃智能體進行動態調整，最終反饋給用戶
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- 無觀察推理
這一方案跟規劃-執行架構類似，通過將觀察存為變量來減少重復規劃
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- LLM編譯器
通過有向無環圖（DAG）的流式執行加速任務處理，并減少LLM調用以節省成本
包含有三大核心組件：
a）規劃器：流式生成任務DAG
b）任務獲取單元：即時調度執行可運行任務
c）聚合器（Joiner）：響應用戶或觸發二次規劃
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5.反思與批判
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- 基本型反思架構（Basic Reflection）
基本型反思智能體會提示大語言模型（LLM）回顧歷史行為，從而持續學習改進。典型結構含生成器與批判器雙智能體，比方說作者智能體生成文本后，由評審智能體提出反饋意見，循環迭代直至達到預設次數
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- 反思式架構（Reflexion） 智能體會顯式批判自身對任務的響應來提升最終輸出質量（需犧牲執行時間），并整合工具調用能力
核心組件：
a）行動器（含自反思能力的智能體）
b）外部評估器（任務專用，如代碼編譯步驟）
c）存儲反思結果的情景記憶
- 思維樹
通過反思評估結合搜索機制（默認廣度優先，也可用深度優先等）優化LLM智能體決策
三階段流程：
- 擴展：生成多個候選解決方案
- 評分：量化方案質量
- 剪枝：保留最優K個方案
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- 語言智能體樹搜索
結合反思與獎勵的蒙特卡洛樹搜索，四階段流程：
- 選擇：基于獎勵值選擇最優行動（若達終止條件則響應，否則繼續搜索）
- 擴展與模擬：并行執行5個潛在最優行動
- 反思評估：觀測結果并評分（可結合外部反饋）
- 回溯更新：根據結果更新根路徑評分
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- 自我發現智能體
該架構幫助LLM自主探索復雜問題的最優解決路徑。
a）首先，通過選擇與重組基礎推理步驟，為每個問題生成定制化方案
b）接著，按方案逐步解決問題
如此一來，LLM即整合了多推理工具實現自適應，效率遠超單一方法
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核心優勢：
- 推理模塊：按特定順序組合基礎推理步驟
- 無需人工：自主生成策略，無需任務標注
- 任務自適應：類人式規劃最優解
- 可遷移性：策略可跨語言模型復用
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6.結語
本文系統探討了智能體架構的演進——從傳統反應式、審慎式模型到混合式、神經符號式及認知式架構，并通過LangGraph實現展示了規劃、協作、反思等設計模式。掌握這些架構原理對構建可擴展、模塊化的目標驅動型AI至關重要。
未來AI發展將依賴協調性、反思性、目標明確的智能體群體協同解決復雜任務，而非孤立的智能。
