本书是Agent时代的架构设计与工程实践指南，旨在连接传统软件工程与大模型应用。全书分为上下两篇：上篇以历史演进为线索，剖析了软件范式从“确定性结构”向“概率性智能”的演进，揭示Agent诞生的*然性；下篇作为实战手册，系统构建了涵盖感知、记忆、推理、行动、反思与协作的通用架构，并拆解了21个核心设计模式。本书*越代码层面，从架构、机制与实践等多维度出发，通过丰富案例，为解决“如何在不确定的大模型上构建可靠系统”提供了可复用的方法论。

本书适合对Agent设计、软件工程、人工智能等领域感兴趣的读者，包括相关专业的师生、研究人员、工程师、架构师、产品经理及运营人员等阅读。

黄佳，笔名咖哥，新加坡科研机构AI研究员，深耕大模型、Agent系统及工程化应用领域。

技术作者、工程化思考者，专注于将复杂的AI能力转化为可设计、可复用、可交付的系统架构。

著有《大模型应用开发 RAG实战课》《大模型应用开发动手做AI Agent》《GPT图解大模型是怎样构建的》等多部技术图书。

目前聚焦于Agent设计模式、MCP/A2A协议与Agent Skills的工程化构建，致力于推动AI从“能力展示”迈向“工程系统化”实践。

上篇智能设计的哲学

第1章从结构到智能：设计模式的世纪旅程 002

1.1 GoF 的贡献：秩序的承诺 002

1.1.1 危机前夜 002

1.1.2 模式的诞生 002

1.1.3 框架的力量 006

1.1.4 秩序的代价 008

1.1.5 遗产与*越 010

1.2 黄金时代：设计模式的繁荣与边界 011

1.2.1 工业化的狂欢 011

1.2.2 四大革命的展开 011

1.2.3 工匠精神的* 019

1.2.4 静态世界的落幕 020

1.3 诸神的黄昏：当确定性遇到不确定性 020

1.3.1 *声警报 021

1.3.2 不确定性的三重奏 022

1.3.3 设计模式的失效 023

1.3.4 转折点 026

1.3.5 新世界的轮廓 027

小结十字路口的坚定 028

第2章从模式到意图：软件工程的范式迁移 029

2.1 函数与流：计算的原子化 029

2.1.1 无状态的复兴：从对象封装到纯函数管道 029

2.1.2 响应式的觉醒：从阻塞等待到异步事件 032

2.1.3 数据流的哲学：世界不是快照 035

2.2 分布式的解耦：从单体到生态 037

2.2.1 微服务：通过 API 连接一切 037

2.2.2 编排：从 Kubernetes 的声明式到 Agent 的意图 039

2.2.3 Serverless：*的原子能力 041

2.3 软件 2.0：当概率遇见代码 043

2.3.1 规则的落幕：逻辑不再由 if-else 语句编写 043

2.3.2 MLOps 的启示：为 AgentOps 铺路 046

2.3.3 不确定性的工程化：在概率模型之上构建可靠系统 048

小结地基的夯实 050

第3章从设计到演化，欢迎来到 Agent 时代 051

3.1 Agent 的本质：从工具到伙伴 051

3.1.1 从命令到对话：交互原语的升维 051

3.1.2 意图的理解：模糊与*的桥梁 053

3.1.3 记忆与身份：Agent 的自我连续性 055

3.1.4 上下文工程：理解世界状态 056

3.1.5 任务分解：把“目标”变为“计划” 058

3.1.6 工具、技能与行动策略：真正影响世界 060

3.1.7 人类介入的接口：HITL 与护栏 063

3.2 Agent 心智架构：感知—推理—行动循环 064

3.2.1 感知：主动的过滤器 065

3.2.2 推理：快思考与慢思考 065

3.2.3 行动：改变与反馈 067

3.2.4 循环的动力学：OODA 的软件化 069

3.2.5 具身认知：身体塑造心智 073

3.3 协作的“语法”：多 Agent 系统的编排 076

3.3.1 认知负荷的分流 076

3.3.2 角色、协议与拓扑 077

3.3.3 秩序的维持 080

3.3.4 冲突与共识 081

3.3.5 涌现与自组织 082

3.4 新的契约：人机协作的设计原则 085

3.4.1 *原则：互补而非替代 086

3.4.2 *原则：透明与可解释 087

3.4.3 第三原则：人类保持主导权 087

3.4.4 第四原则：共同学习与成长 088

小结角色的转变 088

下篇智能设计模式

第4章感知模式 090

4.1 注意力聚焦模式 090

4.1.1 模式架构 : 认知漏斗 091

4.1.2 注意力聚焦核心机制 093

4.1.3 注意力聚焦工程实践 094

4.1.4 注意力聚焦模式的演化与组合 096

4.1.5 设计哲学：主动“忽视” 097

4.2 多模态融合模式 097

4.2.1 模式架构：统一语义场 098

4.2.2 多模态融合核心机制 099

4.2.3 多模态融合工程实践 1100

4.2.4 多模态融合模式的演化与组合 102

4.2.5 设计哲学：从“看”到“在” 103

4.3 主动感知模式 104

4.3.1 模式架构：信息觅食环 104

4.3.2 主动感知核心机制 106

4.3.3 主动感知工程实践 107

4.3.4 主动感知模式的演化与组合 109

4.3.5 设计哲学：从“全知”到“求知” 111

小结系统与世界的接口层 111

第5章记忆模式 112

5.1 分层记忆模式 113

5.1.1 模式架构：倒金字塔形的数据流 114

5.1.2 分层记忆核心机制 115

5.1.3 分层记忆工程实践 116

5.1.4 分层记忆模式的演化与组合 119

5.1.5 设计哲学：对抗遗忘 121

5.2 RAG 模式 121

5.2.1 模式架构：检索与生成的交响 121

5.2.2 RAG 核心机制 123

5.2.3 RAG 工程实践 125

5.2.4 RAG 模式的演化与组合 125

5.2.5 设计哲学：知识的解耦 126

5.3 情节记忆模式 127

5.3.1 模式架构：经验的炼金术 127

5.3.2 情节记忆核心机制 128

5.3.3 情节记忆工程实践 131

5.3.4 情节记忆模式的演化与组合 131

5.3.5 设计哲学：做时间的朋友 132

小结平台与协议的一等组件 133

第6章推理模式 134

6.1 思维链模式 136

6.1.1 模式架构：线性的魔力 136

6.1.2 思维链核心机制 138

6.1.3 思维链工程实践 140

6.1.4 思维链模式的演化与组合 142

6.1.5 设计哲学：白盒化的信任 142

6.2 思维树模式 143

6.2.1 模式架构：从链到树 143

6.2.2 思维树核心机制 145

6.2.3 思维树工程实践 146

6.2.4 思维树模式的演化与组合 151

6.2.5 设计哲学：System 2 的审慎 153

6.3 思维图模式 153

6.3.1 模式架构：思维加工厂 153

6.3.2 思维图核心机制 154

6.3.3 思维图工程实践 155

6.3.4 思维图模式的演化与组合 158

6.3.5 设计哲学：网络的韧性 159

6.4 类比推理模式 159

6.4.1 模式架构：跨域的跳跃 160

6.4.2 类比推理核心机制 161

6.4.3 类比推理工程实践 161

6.4.4 类比推理模式的演化与组合 163

6.4.5 设计哲学：创造力的源头 164

小结理性地编织 165

第7章行动模式 166

7.1 ReAct 模式 166

7.1.1 模式架构：认知闭环 167

7.1.2 ReAct 核心机制 168

7.1.3 ReAct 工程实践 169

7.1.4 ReAct 模式的演化与组合 172

7.1.5 设计哲学：认知的具身化 173

7.2 规划—执行模式 173

7.2.1 模式架构：规划—调度—执行 174

7.2.2 规划—执行核心机制 175

7.2.3 规划—执行工程实践 176

7.2.4 规划—执行模式的演化与组合 179

7.2.5 设计哲学：关注点分离 180

7.3 工具编排模式 180

7.3.1 模式架构：能力总线 181

7.3.2 工具编排核心机制 182

7.3.3 工具编排工程实践 183

7.3.4 工具编排模式的演化与组合 185

7.3.5 设计哲学：工具的语义化 186

7.4 自适应策略模式 187

7.4.1 模式架构：强化学习闭环 187

7.4.2 自适应策略核心机制 188

7.4.3 自适应策略工程实践 189

7.4.4 自适应策略模式的演化与组合 191

7.4.5 设计哲学：反脆弱的系统 193

小结决策的进阶之路 193

第8章反思模式 194

8.1 自我修正模式 195

8.1.1 模式架构：修正反馈闭环 196

8.1.2 自我修正核心机制 197

8.1.3 自我修正工程实践 198

8.1.4 自我修正模式的演化与组合 201

8.1.5 设计哲学：批判性思维的工程化 202

8.2 反思记忆模式 202

8.2.1 模式架构：经验积累闭环 203

8.2.2 反思记忆核心机制? 204

8.2.3 反思记忆工程实践 204

8.2.4 反思记忆模式的演化与组合 206

8.2.5 设计哲学：失败是资产 207

8.3 元学习模式 207

8.3.1 模式架构：系统进化闭环 208

8.3.2 元学习核心机制 209

8.3.3 元学习工程实践 211

8.3.4 元学习模式的演化与组合 212

8.3.5 设计哲学：提示工程师的消亡 213

小结 AI 的灵魂工程学 214

第9章协作模式 216

9.1 辩论模式 217

9.1.1 模式架构：对抗三角 218

9.1.2 辩论核心机制 219

9.1.3 辩论工程实践 220

9.1.4 辩论模式的演化与组合 221

9.1.5 设计哲学：从共识到真理 222

9.2 委托模式 222

9.2.1 模式架构：严格的有向树 223

9.2.2 委托核心机制 224

9.2.3 委托工程实践 225

9.2.4 委托模式的演化与组合 226

9.2.5 设计哲学：从全能到专业 228

9.3 路由模式 228

9.3.1 模式架构：星形网络 229

9.3.2 路由核心机制 230

9.3.3 路由工程实践 231

9.3.4 路由模式的演化与组合 233

9.3.5 设计哲学：去中心化的生态 234

9.4 群体模式 235

9.4.1 模式架构：去中心化的交互网 235

9.4.2 群体核心机制 236

9.4.3 群体工程实践 237

9.4.4 群体模式的演化与组合 240

9.4.5 设计哲学：失控的智慧 241

小结协作的终局 242

后记熵的园丁：从软件工程到Agent工程的生物化演进 243