今天凌晨，微軟在官網發布了Agent常見的設計模式和用例，以幫助用戶快速開發出功能強大的自動化AI員工。

與傳統的RPA、自動化腳本相比，智能體除了提供自動化之外，還能根據實際業務場景進行推理、協作、彌合知識與成果之間的差距，挖掘出全新的見解，提供更高的商業價值。

以下是微軟根據實際業務場景總結出的5種常用的Agent模式：

1、工具使用模式

如今的智能體能直接與企業系統交互，能檢索數據、調用應用程序編程接口（API）、觸發工作流和執行交易。智能體現在不僅能提供答案，還能完成任務、更新記錄和端到端協調工作流。

過去，企業流程里總有一道繞不開的手工環節，員工需要先打開數據庫、再登錄 CRM、再切到支付網關、最后再回到郵件系統，每一步都要人工確認，不僅耗時，還容易出錯。工具使用模式能讓智能體把這些系統接口當成自己的“手腳”，通過調用 API、觸發工作流、執行交易，把原本碎片化的動作串成一條無縫的流水線。

以富士通為例，他們的銷售提案流程曾經需要一名分析師先跑數據庫、再請市場研究員上網爬競爭對手數據、再讓文案同事整合成PPT需要耗費大量時間。

通過開發三個專門智能體，數據分析、市場研究、文檔創建協同工作極大提升了工作效率：數據智能體從ERP里撈出客戶歷史訂單，市場智能體立刻調取外部情報API補充行業趨勢，文檔智能體則把結果喂進排版引擎，整體耗時被壓縮了67%。

2、反思模式

一旦智能體能夠行動，下一步就是反思模式，評估并改進自身輸出的能力。反思讓智能體能夠發現錯誤并在不總是依賴人類的情況下進行迭代以提高質量。

在合規和金融等高風險領域，一個錯誤可能代價高昂。通過自我檢查和審查循環，智能體可以自動糾正缺失的細節、雙重檢查計算，或確保消息符合標準。

例如，在金融行業中，智能體負責自動生成客戶的理財產品收益報告時，可能會因數據調取疏漏而誤寫某筆投資的年化收益率。這時，反思模式會觸發自我檢查：先核對原始數據與報告中的數值是否匹配，發現誤差后重新計算，再檢查收益率的計算邏輯是否符合行業規范，最終自動修正錯誤并生成新報告。

整個過程無需人工介入，就能避免因收益數字錯誤引發的客戶投訴或合規風險。

即使是像 GitHub Copilot 這樣的代碼助手，也依賴于內部測試和提煉，然后才共享輸出。這種自我改進的循環減少了錯誤，讓企業相信人工智能驅動的流程是安全的、一致的且可審計的。

3、規劃模式

大多數真正的業務流程并非單一步驟——它們是具有依賴關系和分支路徑的復雜旅程。規劃智能體通過將高級目標分解為可操作的任務、跟蹤進度并在需求變化時進行適應來解決這一問題。

例如，ContraForce的智能體式安全交付平臺（Agentic Security Delivery Platform，ASDP）通過使用規劃智能體將其合作伙伴的安全服務交付自動化，這些規劃智能體將事件分解為接收、影響評估、劇本執行和升級。

每個階段完成后，智能體會檢查下一步驟，確保沒有任何遺漏。結果是：80% 的事件調查和響應現在已實現自動化，完整的事件調查處理費用不到 1 美元。

規劃通常結合工具使用和反思，展示了這些模式是如何相互加強的。關鍵優勢在于靈活性：計劃可以由大模型動態生成，也可以遵循預定義的序列，無論哪種方式符合需求都可以。

4、多智能體模式

沒有單一智能體能夠完成所有任務。企業通過專業團隊創造價值，而多智能體模式通過將專注于不同工作流程階段的專門智能體連接成網絡來反映這一點——這些智能體由一個協調器統一管理。這種模塊化設計實現了敏捷性、可擴展性和易于演變，同時保持了責任和治理的清晰性。

現代多智能體解決方案使用多種協調模式，通常結合使用以滿足真實企業需求。這些模式可以是大模型驅動的，也可以是確定性的：順序協調，例如，智能體逐步完善文檔；并行協調，智能體并行運行并合并結果；

群組聊天/制作者-檢查者，智能體共同討論并驗證輸出；動態交接，實時分類或路由；磁性協調，一個管理智能體協調所有子任務直到完成。

例如，JM Family采用這種方法，部署了業務分析師/質量保證Genie，為需求、故事編寫、編碼、文檔和質量保證部署智能體。在協調器的協調下，他們的開發周期實現了標準化和自動化——將需求和測試設計從幾周縮短到幾天，并節省了高達60%的部署時間。

5、ReAct模式

ReAct（推理 + 行動）模式使智能體能夠在實時環境中解決問題，尤其是在靜態計劃不足時。與其遵循固定腳本，ReAct 智能體交替進行推理和行動——采取一步行動，觀察結果，并決定下一步該做什么。這使得智能體能夠適應模糊性、不斷演變的需求以及最佳路徑不明確的情況。

例如，在企業IT支持中，由ReAct模式驅動的虛擬智能體可以實時診斷問題：它提出澄清問題，檢查系統日志，測試可能的解決方案，并隨著新信息的出現調整策略。如果問題變得更加復雜或超出了其范圍，智能體可以將案例升級給人類專家，并附上一份已嘗試內容的詳細總結。

這些模式旨在組合使用。最有效的智能體式解決方案將工具使用、反思、規劃、多智能體協作和適應性推理編織在一起——實現更快、更智能、更安全且適用于現實世界的自動化。

關于微軟Azure AI Foundry

目前，微軟的Azure AI Foundry已經支持多Agent模式開發，每個業務域的智能體被封裝成獨立模塊，接口即協議，團隊 A 的訂單解析智能體可以零改動嵌入團隊B的物流調度流程，知識、策略、甚至合規規則都能在組織間復用。

1400 多條現成的連接器把 SharePoint、Bing、各類 SaaS 和核心業務系統直接拉進智能體的“工具箱”，調用時自動攜帶企業身份和策略，無需再為每個集成寫膠水代碼。

原生支持A2A、MCP等主流模式，用戶開發的智能體既可以和 AWS、GCP 上的外部智能體握手，也能與合作伙伴的私有模型對賬，整個生態不再被云廠商鎖定。

運行時的每一步都被自動拆解成可追蹤的鏈路：智能體調用模型、訪問數據庫、觸發審批流的每個動作都會生成帶時間戳的指標和日志；內置的評估器持續對質量、合規、成本打分，異常即刻告警。

安全方面，每個智能體一出生就綁定托管的 Entra ID，RBAC、代表身份驗證、策略引擎一路隨行，再配合虛擬網絡隔離，確保“正確智能體訪問正確資源”成為默認而非附加。