Agent设计

引言 单个工具的调用就像一个动作，而工具组合编排就像一套 choreography（编舞）。Agent的真正威力不在于能调用某个工具，而在于能将多个工具按正确的顺序、正确的方式组合起来，完成复杂任务。 2026年，工具组合编排已经从开发者手动定义流程，发展到Agent自主编排工具链。本文将深入探讨工具组合编排的设计模式和最佳实践。 一、工具组合的基本模式 1.1 串联模式 工具按顺序执行，前一个的输出是后一个的输入： search_web → extract_content → translate → summarize → save_file 适用场景：数据处理流水线、内容生产流程。 1.2 并联模式 多个工具同时执行，结果合并： → search_database → query → → call_api → → merge_results → generate_report → read_file → 适用场景：多源数据采集、多角度分析。 1.3 条件模式 根据中间结果选择不同的工具路径： analyze_data → if anomaly? → yes: alert_team + create_ticket → no: log_result 1.4 迭代模式 重复执行工具链直到满足条件： generate_draft → review_quality → if quality < 0.9? → yes: refine_draft → review_quality (loop) → no: publish 1.5 递归模式 工具调用自身处理子问题： ...

引言 Agent的很多操作是独立的——搜索三个不同的关键词、查询多个数据源、分析多个文件。如果串行执行，总时间是所有操作时间的总和；如果并发执行，总时间接近最慢操作的时间。 并发执行是Agent性能优化的重要手段。但并发带来了复杂性：资源竞争、状态同步、错误处理、死锁风险。2026年的Agent并发架构需要在性能和复杂性之间找到最佳平衡。 一、Agent并发场景 1.1 工具调用并发 一个请求需要调用多个独立工具时，可以并发执行： 串行: search_web(3s) → query_db(2s) → call_api(1s) = 6s 并发: search_web(3s) ─┐ query_db(2s) ─┼─ 并行 = 3s call_api(1s) ─┘ 1.2 多Agent并发 多个Agent同时处理不同子任务： 用户: "调研三家公司的市场表现" Agent A: 调研公司甲 ─┐ Agent B: 调研公司乙 ─┼─ 并行 Agent C: 调研公司丙 ─┘ 1.3 批量处理并发 对一批数据并行处理： 100个文档需要摘要 → 分成10批，每批10个文档 → 10个Worker并行处理 → 总时间 ≈ 单个文档的10倍（而非100倍） 1.4 竞争执行 同一任务由多个Agent竞争执行，取最优结果： Agent A → 方案A ─┐ Agent B → 方案B ─┼→ 评估器选择最优 Agent C → 方案C ─┘ 二、并发模型 2.1 异步IO模型 Agent的绝大多数操作是IO密集型（LLM API调用、工具调用），适合异步IO模型： ...

引言 LLM推理是昂贵的——每次调用消耗Token、产生延迟、花费金钱。在Agent系统中，大量请求其实是重复的或高度相似的。缓存是解决这个问题的最有效手段。 一个设计良好的缓存架构可以将LLM调用减少60-80%，将响应延迟降低一个数量级，将运行成本压缩到原来的几分之一。2026年，缓存已经成为Agent系统的标配组件。 一、Agent缓存的多层模型 1.1 L1：响应缓存 缓存完整请求-响应对。当完全相同的请求再次出现时，直接返回缓存结果。 Request: "总结这篇文章" + article_content (hash: a1b2c3) Cache Hit → Return cached summary Cache Miss → Call LLM → Cache result → Return 适用场景：用户重复提问、模板化任务。 注意事项：必须对请求进行标准化处理——“总结这篇"和"帮我总结这篇"应该命中同一缓存。使用请求的语义哈希而非原始字符串作为缓存键。 1.2 L2：前缀缓存 LLM推理中，请求的前缀部分如果与之前请求相同，可以复用已计算的KV Cache。这在多轮对话中特别有效。 对话第1轮: [System Prompt + User Msg 1] → 生成回复1 对话第2轮: [System Prompt + User Msg 1 + Reply 1 + User Msg 2] ↑ 前缀相同，可复用KV Cache 2026年主流推理框架（vLLM、SGLang）都已支持前缀缓存，命中率通常在70%以上。 1.3 L3：语义缓存 即使请求不完全相同，只要语义相似就命中缓存。通过embedding计算请求的向量表示，与缓存中的请求向量比较相似度。 def semantic_cache_lookup(query, cache, threshold=0.95): query_embedding = embed(query) for cached_query, cached_response, cached_embedding in cache: similarity = cosine_similarity(query_embedding, cached_embedding) if similarity > threshold: return cached_response return None 适用场景：用户用不同措辞问同一个问题。 ...

引言 传统的Agent架构是请求-响应式的：用户发请求，Agent处理后返回响应。这种模式简单直观，但在复杂的多Agent协作、实时响应和大规模并发场景中显得力不从心。 事件驱动架构（EDA）为Agent系统带来了新的设计范式。Agent不再被动等待请求，而是主动响应系统中发生的事件。这种模式更接近人类的工作方式——我们不是一直在等别人问问题，而是根据周围发生的事件做出反应。 一、为什么Agent需要事件驱动 1.1 解耦 请求-响应模式下，调用者必须知道被调用者的地址和能力。事件驱动模式下，事件发布者不需要知道谁会处理这个事件——它只管发布，订阅者自行处理。 1.2 异步 Agent的操作往往耗时较长（LLM推理、工具调用）。同步等待会阻塞整个系统。事件驱动天然支持异步处理，提高系统吞吐量。 1.3 可扩展 新功能可以通过添加新的事件订阅者实现，不需要修改现有Agent。例如，想要在Agent完成分析后自动发送通知，只需添加一个订阅"analysis_complete"事件的通知Agent。 1.4 实时响应 在需要实时响应的场景中（如监控告警、用户交互），事件驱动比轮询更高效、更及时。 二、事件驱动Agent架构 2.1 核心组件 ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 事件总线 │ │ (Event Bus / Message Queue) │ └──────┬──────────┬──────────┬────────────┘ │ │ │ ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────┐ │ Agent A │ │ Agent B │ │ Agent C │ │Publisher│ │Subscriber│ │Sub.+Pub│ └────────┘ └────────┘ └────────┘ 事件总线：负责事件的传递。2026年的主流选择包括Kafka、NATS、Redis Streams和Pulsar。 事件发布者：产生事件的Agent。例如，数据分析Agent完成分析后发布"analysis_complete"事件。 事件订阅者：监听并处理事件的Agent。例如，通知Agent订阅"analysis_complete"事件，收到后发送通知。 混合角色：Agent可以同时是发布者和订阅者。 2.2 事件设计 一个良好的事件结构应该包含： { "event_id": "evt-uuid-001", "event_type": "task.completed", "source": "data-analyst-agent-01", "timestamp": "2026-07-01T10:00:00.123Z", "version": "1.2", "correlation_id": "task-uuid-001", "payload": { "task_id": "task-uuid-001", "result": {...}, "metrics": { "duration_ms": 15000, "tokens_used": 5000 } }, "metadata": { "environment": "production", "priority": "normal" } } 2.3 事件类型分类 领域事件：业务逻辑相关的事件。如"订单已创建"、“分析已完成”。 ...