LlamaIndex 揭秘生产级 Agent 五大设计模式及落地实践

agent 浪潮正席卷整个 ai 领域，当下仿佛进入了「万物皆可 agent」的时代。但开发者面临一个现实问题：怎样构建能在生产环境稳定运行、解决实际问题的 agent，而非时灵时不灵的「ai 玩具」？

去年年底，Anthropic 提出 5 种 Agent 设计模式，却鲜有人说明如何落地。LlamaIndex 的开发者关系副总裁 Laurie Voss 给出了答案。他更广为人知的身份是 npm 联合创始人，其团队每日观察并协助众多开发者构建 Agent 应用。基于大量实践案例，LlamaIndex 提炼出有效的 Agent 实践，能让 Agent 行为更可靠高效。让我们一同学习这份有价值的生产级 Agent 构建指南。

Agent 的「灵魂三问」：是什么、为什么、怎么用？2025 年，「Agent」一词被过度使用。Laurie 认为，真正的 Agent 是半自主软件，能使用工具达成目标，且无需明确指定达成目标的每一步骤。关键在于「半自主」和「使用工具」，这使 Agent 与传统编程范式有根本转变，开发者将决策权交给 LLM。

LLM 可根据目标自行决定调用工具及顺序，这种灵活性是 Agent 的魅力所在。它擅长处理传统软件难应对的海量非结构化「脏数据」。Laurie 提出 Agent 设计核心原则：好的 Agent 应用场景本质是将大段文本转化为小段文本。因为 LLM 强大之处在于理解、推理和概括。

比如解读复杂合同处理发票应用监管条例总结会议纪要等，核心都是「信息压缩」

Laurie 鼓励开发者超越聊天机器人，将 LLM 能力深度集成到现有软件工作流，用其处理非结构化数据转化为结构化数据，再供传统软件后续处理，这才是更有价值的应用空间。

Agent 与 RAG：天作之合，缺一不可。处理非结构化数据绕不开 RAG（检索增强生成）。Agent 离不开 RAG，因为大模型需要数据。除非是通用闲聊工具，否则 Agent 需基于私有数据回答问题或执行任务，不可能把所有文档、数据库、API 说明塞进一个 prompt 里。

RAG 工作步骤如下：数据索引：将私有数据（PDF、Word 等）切块和向量化，存入向量数据库。LlamaIndex 的 LlamaParse 服务可高质量解析复杂文档，提升数据质量。检索：用户提问时，将问题向量化，在向量数据库找相关上下文信息块。生成：将原始问题和检索到的上下文信息给 LLM 生成最终答案。

有人讨论，随着 LLM 上下文窗口增大，RAG 是否会被淘汰。Laurie 认为「RAG will never die」。原因是：成本与速度方面，发送更少、更相关的数据更便宜、更快；准确性上，给 LLM 精准、干扰少的上下文，能得到高质量回答。所以 Agent 需要 RAG 获取知识，RAG 也需要 Agent。

传统「朴素 RAG」在复杂场景表现不佳，LlamaIndex 发现，在 RAG 上加 Agent 层可提升结果质量。Agent 能做到朴素 RAG 做不到的事：内省，可反思复杂问题能否拆解；自我纠错，能判断检索数据是否需重新检索；答案评估，可审视输出是否合理。这种「元认知」能力让 Agent 成为 RAG 性能放大器。

生产级 Agent 的五大设计模式。去年 12 月，Anthropic 文章总结的设计模式与 LlamaIndex 团队实践经验共鸣。Laurie 结合 LlamaIndex 实现，阐述了五大模式。

链式调用。这是基础直观的模式，将多个 LLM 调用串联，前一个 LLM 输出作后一个输入。如先让 LLM 从非结构化文本提取关键信息，再让另一个基于此写邮件。在 LlamaIndex 中，通过 Workflows 抽象可轻松构建链，开发者定义 Python 函数并声明数据传递方式即可。路由。任务路径非单一线性时用路由模式。预先定义多个工具或子任务链，分别解决特定问题，引入「路由 Agent」或「决策 LLM」，根据用户输入判断调用工具或路径。像智能电话客服，根据问题转接不同部门。在 LlamaIndex Workflows 中，可通过分支让 LLM 决策引导工作流走向。并行化。核心是同时运行多个 LLM 并聚合结果。Anthropic 定义两种并行化方式：分区/分工：对同一输入执行不同任务。如用户输入请求，系统并行启动处理和审查任务，审查有问题可切断处理输出，保证系统安全合规。投票：将同一查询发给多个处理轨道，轨道可以是相同或不同 LLM，最后聚合答案。这是对抗和减少幻觉的好方法，多个独立 LLM 得出相同结论，可信度更高。在 LlamaIndex Workflows 中，通过并发机制可轻松实现并行化。调度器 - 工作单元。这是并行化高级应用。上层「调度器 LLM」分解复杂任务为子问题，分发给多个「工作单元 LLM」执行，最后汇总答案。这种模式能应对复杂查询。评估 - 优化 / 自我反思。让一个 LLM 评判另一个（或自己）工作质量。初始 LLM 输出后，交给「评估器 LLM」判断是否合格，不合格则反馈让其返工。系统形成反馈循环，Agent 可迭代优化答案。在 LlamaIndex Workflows 中，实现循环很简单。真正的力量在于组合，可将五大模式任意组合构建强大工作流。

LlamaIndex 如何化繁为简。理论虽好，实现是否复杂？LlamaIndex 让一切变简单。定义工具：在 LlamaIndex 中，工具是被特定装饰器包裹的 Python 函数，Agent 会自动识别调用。

构建多智能体系统：可创建多个有不同系统提示、LLM 和工具集的 Agent 组成团队协作。在 LlamaIndex 中构建只需一行代码，创建 FnAgent 列表交给多智能体控制器即可。

结语：超越 Chatbot，拥抱未来。构建稳定、可靠、高效的生产级 Agent 并非难事，遵循工程学设计原则即可。核心是为 LLM 不确定性引入结构和指导，放大其能力、抑制缺陷。

正如 Laurie 所说，AI 应用未来不止于聊天界面，真正的蓝海是将 LLM 处理非结构化信息能力集成到所有软件系统。掌握设计模式的开发者将塑造这个未来。Laurie 提供了完整的 Agent Workflow 教学 Notebook（bit.ly/deep - research - notebook），是时候让 Agent 迈向可靠可用了。

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