在人工智能领域，一个常被忽视的矛盾是，尽管技术不断进步，但许多AI系统在执行复杂任务时仍显得笨拙。这种矛盾凸显了Agent设计模式的必要性，它们能够使AI系统更加灵活和高效。本文将深入探讨九种Agent设计模式，这些模式不仅颠覆了传统AI操作的局限。

ReAct 模式

ReAct模式的提出，是对AI工具使用能力的一次重大突破。它通过将行动（Action）与观察（Observation）相结合，使AI能够进行更为连贯的任务执行。与传统的分离式任务执行相比，ReAct模式让AI在执行每一步行动后都能进行即时的反思和调整，显著提高了任务完成的准确性和效率。

Plan and Solve模式适用于需要详细规划和可能需要调整的任务。这种模式通过先制定计划再执行的方式，允许AI在面对任务变化时灵活调整策略，类似于烹饪过程中根据食材的实际情况调整菜谱。

REWOO模式摒弃了传统的观察步骤，而是将观察结果隐式地融入到下一步的执行中。这种方法在审批流程等场景中尤为有效，因为它允许AI在每一步中自动考虑前一步的输出，从而实现更流畅的任务执行。

LLMCompiler模式的核心在于通过并行Function calling提高AI的工作效率。这种模式通过优化任务编排，使得AI能够同时处理多个任务，从而大幅度提升处理速度。

Basic Reflection模式通过模拟师生互动的方式，让AI在生成答案后能够得到反馈，并据此进行修正。这种模式提高了AI生成内容的质量和准确性。

Reflexion模式在Basic Reflection的基础上引入了强化学习的概念，使AI能够根据外部数据评估答案的准确性，并进行更有建设性的反思。

LATS模式是多种Agent设计模式的融合，它结合了树搜索、ReAct、Plan&Solve以及反思机制，通过多轮迭代来寻找最优解。

Self-Discover模式鼓励AI在更小的粒度上对任务本身进行反思，从而实现更深层次的任务理解和执行。

Storm模式专注于从零开始生成内容，如维基百科文章。它通过先构建大纲，再丰富内容的方式，提供了一种系统化的内容生成方法。

在Agent设计模式的选择上，并没有一成不变的最佳方案。每种模式都有其独特的适用场景和优势。产品经理需要根据用户的具体需求和场景特点，选择最合适的设计模式。随着AI技术的不断发展，新的设计模式将不断涌现，为AI应用带来更多可能性。