在构建一个大规模 AI 系统时，我们其实就是在把不同的“智能体设计模式（agentic design patterns）”组合起来。不管系统多复杂都可以拆解成有限的几种"设计模式"。这些模式各有各的用法——有的专门负责思考优化，有的处理工具调用，有的管多智能体协作。
主要就这么几类：多智能体系统让不同角色分工协作；集成决策让多个智能体投票选最优解；思维树（ToT）探索多条推理路径再择优；反思式架构能自我审视和改进；ReAct循环在思考与行动间迭代。
本文将逐一深入解析这17种不同的智能体架构，不仅阐述其核心原理和设计思想，还将通过完整的代码实现来演示其工作机制，并用真实数据验证每种架构的实际效果和适用场景。
https://avoid.overfit.cn/post/17605065b1874450bf4fe03d3e06c60a