第六阶段：AI项目实战与生产部署

由谷歌人工智能首席技术官撰写的AI Agent系统设计模式实用指南，包含21种经过实战检验的设计模式，涵盖从基本提示链到高级多Agent协作的完整知识体系。

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主动式设计模式：构建智能系统实战指南

课程概述

《主动式设计模式：构建智能系统实战指南》是由谷歌首席技术官办公室工程总监 Antonio Gulli 撰写的一本全面的 AI 代理系统设计指南。这是一本 406 页的实用电子书，专注于构建智能 AI 代理系统的设计模式。

作者介绍

Antonio Gulli 是谷歌的高级总监，目前担任首席技术官办公室的工程总监。他拥有超过 30 年的相关经验，是业界知名人士，在 AI、搜索和云技术方面拥有深厚的专业知识。

课程特点

1. 免费和开放资源

  • 作者在一个开放的环境中编写本书，任何人都可以免费访问以进行审查和提出建议
  • 没有付费墙、注册或其他限制
  • GitHub 存储库提供完整的 PDF 和 Jupyter Notebook 代码示例

2. 实践导向

  • 每章都侧重于特定的代理设计模式
  • 提供详细的模式概述
  • 包括实际应用和用例
  • 包含一个或多个动手代码示例
  • 每章末尾的关键要点，方便快速回顾

3. 跨框架支持

为了为代码示例提供一个具体的“画布”，本指南使用了三个著名的代理开发框架：

  • LangChain 和 LangGraph：提供灵活的方式来构建复杂的操作序列
  • Crew AI：提供了一个结构化的框架来协调多个代理
  • Google Agent Developer Kit (Google ADK)：提供用于构建、评估和部署代理的工具

通过展示这些工具的示例，读者可以广泛了解如何在任何技术环境中应用这些模式。

核心内容：21 种设计模式

本书涵盖了 21 种基本的代理设计模式，从基础概念到高级主题：

基础模式

  • 提示链 (Prompt Chaining)：用于复杂的多步骤任务的顺序提示执行
  • 路由 (Routing)：智能请求分类和路由到适当的处理程序
  • 工具使用 (Tool Use)：战略性的外部工具集成和管理

记忆和学习模式

  • 记忆管理 (Memory Management)：通过智能信息存储实现上下文连续性
  • 学习适配器 (Learning Adapter)：通过经验和反馈进行动态改进

规划和协作模式

  • 规划器 (Planner)：具有依赖关系管理的结构化任务分解
  • 多代理协作 (Multi-Agent Collaboration)：通过代理协调进行协作式问题解决
  • 代理通信 (Agent Communication)：用于代理协调的结构化通信基础设施

质量保证模式

  • 自我纠正 (Self-Correction)：系统化的错误管理和系统弹性
  • 人工验证器 (Human Validator)：战略性的人工监督集成，用于质量控制
  • 异常处理程序 (Exception Handler)：系统化的错误管理和系统弹性

高级模式

  • RAG 检索器 (RAG Retriever)：在响应生成期间动态访问外部知识
  • MCP 集成器 (MCP Integrator)：与外部资源进行标准化通信
  • 资源优化器 (Resource Optimizer)：动态资源监控和优化
  • 安全卫士 (Safety Guardian)：用于可接受操作范围的全面安全机制
  • 评估器 (Evaluator)：全面的性能评估和系统健康状况跟踪
  • 优先级排序器 (Prioritizer)：基于多个标准的智能任务排序和调度
  • 探索者 (Explorer)：系统地调查未知环境以获取知识
  • 推理引擎 (Reasoning Engine)：系统化的逻辑推理和结构化问题解决
  • 目标监控器 (Goal Monitor)：提供方向和责任的执行功能

学习目标

通过本课程，您将能够：

  1. 理解代理设计模式的理论基础：掌握每种模式背后的核心概念和原则
  2. 获得实践技能：实施这 21 种基本模式
  3. 构建智能系统：在您选择的开发画布上构建更智能、更有能力和更自主的系统
  4. 应用最佳实践：使用经过实战考验的解决方案来解决主动式领域中常见的设计和实施挑战
  5. 提高系统质量：增强您构建的代理的结构、可维护性、可靠性和效率

课程结构

章节组织

  • 每章都侧重于单个代理模式
  • 各章相互构建，但也可以用作参考手册
  • 跳转到解决您特定挑战的模式

内容组成

每章包括：

  1. 模式概述：详细介绍模式的定义和适用场景
  2. 实际应用：展示真实世界的用例
  3. 代码示例：提供可运行的实现代码
  4. 关键要点：总结核心知识点

技术要求

开发框架

# LangChain 示例
from langchain import PromptTemplate, LLMChain

# Crew AI 示例
from crewai import Agent, Task, Crew

# Google ADK 示例
from google_adk import Agent, Tool

目标受众

  • AI/ML 开发人员
  • 软件工程师
  • 系统架构师
  • 想要构建智能代理系统的技术人员
  • 对自主 AI 系统感兴趣的研究人员

核心理念

设计模式的重要性

主动式设计模式不是僵化的规则，而是经过实战考验的模板或蓝图，它们为主动式领域中的标准设计和实施挑战提供了经过验证的方法。

模式的价值

通过应用这些设计模式，您可以获得：

  • 结构：清晰的代理逻辑
  • 可维护性：易于理解和修改的代码
  • 鲁棒性：经过验证的可靠解决方案
  • 效率：优化的系统性能
  • 通用语言：用于团队协作的标准术语

从基础到高级的学习路径

  1. 基础阶段：

    • 理解诸如提示链和路由之类的基本模式
    • 学习工具使用和基本工作流程管理

  2. 中级阶段：

    • 掌握记忆管理和 RAG 检索
    • 实施规划和多代理协作

  3. 高级阶段：

    • 探索自我纠正和学习适配器
    • 实施企业级模式，如安全卫士和资源优化器

GitHub 存储库资源

存储库内容

  • PDF 文档：完整的 424 页电子书
  • Jupyter Notebooks：每种模式的动手代码示例
  • 代码示例：跨多个框架的实现

存储库统计

  • ⭐ Stars：1.1k+
  • 🔱 Forks：400+
  • 📝 语言：Jupyter Notebook

实际应用价值

对于开发人员

  • 提供直接适用的代码示例
  • 学习行业最佳实践
  • 加速 AI 代理开发过程

对于技术领导者

  • 了解 AI 系统的架构逻辑
  • 避免常见的 AI 陷阱：幻觉、上下文丢失、不可靠的性能
  • 为团队提供标准化的开发方法

对于组织

  • 释放 AI 系统的真正价值
  • 构建可维护和可扩展的 AI 解决方案
  • 降低 AI 项目中的技术风险

关键技术主题

高级提示技术

  • 清晰而详细的提示编写
  • 使用正面和负面示例
  • 鼓励逐步推理
  • 指定所需的长度或输出格式

记忆管理

  • 上下文连续性
  • 智能信息存储
  • 长期和短期记忆

RAG（检索增强生成）

  • 动态知识访问
  • 外部信息集成
  • 提高响应准确性

代理间通信

  • 协调机制
  • 消息传递协议
  • 协作工作流程

工具使用

  • 外部 API 集成
  • 函数调用
  • 工具选择策略

安全和质量保证

安全模式

  • 安全卫士：确保在可接受的范围内运行
  • 异常处理程序：系统化的错误管理
  • 人工验证器：人工审查关键决策

质量控制

  • 评估器：性能评估
  • 自我纠正：自动纠错
  • 目标监控器：目标对齐检查

推荐学习资源

官方资源

补充学习

总结

《主动式设计模式》是一本全面的、实用的、免费的资源，它提供了一种系统的方法来构建智能 AI 代理系统。通过 21 种精心设计的模式，从基础到高级，以及跨框架的代码示例，本书为开发人员、架构师和技术领导者提供了构建可靠、可维护和高效的 AI 系统所需的知识和工具。

无论您是刚开始进行 AI 代理开发，还是希望改进现有系统，本书都提供了宝贵的见解和实践指导。其开放和免费的性质使其成为 AI 社区的宝贵资源。