huangjia2019/agent-design-patterns

解决的问题

此项目提供了一个结构化的设计词汇，用于构建生产级 AI 代理。它不是扁平化的技术列表，而是将代理架构组织成一个二维矩阵，帮助开发者精确识别哪种模式适合特定的认知功能与执行拓扑，避免常见的失败模式，例如预算分配错误或冲突的批评者。

运作方式

此框架将 27 种核心模式组织在两个正交轴上：

• 认知功能（代理在做什么）：感知、记忆、推理、行动、反思、协作与治理。
• 执行拓扑（工作如何布局）：链式、路由、并行、循环、层级与编排。

每个模式都以一个自包含的文件夹实现，包含一个最小的参考实现（pattern.py）、一个真实场景示例（example.py），以及确保模式不变量得以维持的测试。

适用对象

正在为生产环境构建代理的 AI 工程师与架构师，他们需要一种系统化的方式来选择与组合架构模式，而不只是简单的教程。

亮点

• 双轴矩阵：超越扁平列表，为代理设计决策提供坐标。
• 生产环境验证：每个模式都引用来自真实生产环境（如 Claude Code、Aider 和 OpenHands）的已验证“工程切片”。
• 可执行的参考代码：提供诚实、小规模的实现（50-250 行），而非玩具示例。
• 全面目录：涵盖 27 种核心模式，包括 RAG、思维链、防护栏三明治与层级委派。