Agent 设计模式之美
沉淀 ADPS 通用范式,做可成长的 Agent 系统
黄佳  新加坡科研局资深研发工程师 《Designing AI Agents》作者 ADPS 创始成员
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未完结·共 43 讲·已更新 6 讲·每周更新 2~3 篇
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你将获得

  • 咖哥首创方法论 · 双轴正交 Agent 设计框架
  • 28 个 Agent 设计模式详解 + 代码级落地指南
  • Claude Code、Codex、Hermes 等八大优秀 Agent 源码 & 架构解析
  • 十大 Harness 思想,突破真实 Agent 卡点
  • Agent 设计选型、构建与治理的工程全景图

AI 导学

当 Agent 系统在生产环境中表现不稳定,你是否只能归因于“模型不够强”或“prompt 还要调”?这门课为你提供一套可操作的工程语言:基于双轴正交框架(7 项认知功能 × 6 种执行拓扑),系统解析 28 个 Agent 设计模式,帮助你精准定位问题——是感知不准、记忆断裂,还是协作机制缺失。课程深入剖析 Claude Code、Hermes 等八大优秀 Agent 的源码与架构,并结合 Pattern Selection Card 与六步选型法,指导你在真实场景中组合模式、构建可治理、能进化的 Agent 系统。对测试与运维工程师而言,这意味着从模糊调试转向结构化诊断与系统性验证。

课程介绍

为什么做这门课?

AI 工程化中有两大普遍困境:多数 AI 工程师都能轻松跑通 Demo,却不敢将 Agent 投入生产;学了一堆框架,真到设计时依然无从下手。这个现象不是因为大模型不够强,而是你缺少一套能在工程现场使用的设计语言。

就像传统后端系统出问题,我们会追问:是事务边界错了?缓存失效了?消息幂等没做?限流缺了?服务拆分过度?成熟工程领域都有自己的问题语言。而 Agent 工程没有,只能模糊判断:“模型不够强”“prompt 还要调”“上下文没给够”“工具可能有点多”……粒度都太粗。

这门课真正想做的,就是把真实工程问题以及市面上能够看得到的优秀 Harness 架构(Claude Code、CodeX、OpenCode、Aider、OpenClaw、Hermes、OpenHand、DeerFlow)背后的公共结构抽象出来,沉淀出一套 Agent 工程里的设计语言,帮助工程师在 AI 工程实践中,定位问题、选择模式、组合方案,并最终落到代码和系统里。

这门课教什么?

课程围绕双轴正交框架与 28 个 Agent 设计模式展开。

具体来说,我们建立一套双轴框架:Y 轴 7 个认知功能(感知、记忆、推理、行动、反思、协作、治理),X 轴 6 种执行拓扑(链式、路由、并行、循环、编排、层级)。

两轴交叉,生长出 28 个工程模式。不是 28 个孤立技巧,而是一套 Agent 系统的资源分配学:注意力怎么分配、时间跨度怎么管理、副作用风险怎么控制、信任怎么分级。

课程共 9 大模块,从范式危机讲起,到感知、记忆、推理、行动、反思、协作、治理,最后用组合方法论收尾,每个模式都有源码剖析和工程实现。让你从工具使用者成长为智能系统设计者,做出会成长、能复用、可治理、会变老练的 Agent 系统。

课程的代码仓库如下:
https://github.com/huangjia2019/agent-design-patterns
https://github.com/huangjia2019/designing-ai-agents

第一个是用来讲模式的案例,第二个是从 0 到 1 逐渐构建一个 Coding Agent。

学完课程有哪些收获?

  • 清晰的 Agent 工程设计与施工地图:市面主流的 Harness 框架背后的工程关键点、Agent 系统为什么这样设计、Agent 系统如何在生产实践中进化。
  • 一套完整的 Agent 设计模式体系(28 个工程模式 + 双轴正交框架),面对任何不稳定的 Agent 系统都能快速定位:是感知不准、记忆断裂、推理成本太高,还是协作或治理缺失。
  • 可落地的模式选型与组合方法论(Pattern Selection Card + 六步选型法),帮你根据业务问题针对性设计架构方案。
  • 提升三大能力:看穿系统、组合模式、设计成长机制。不再只会归因“模型不够强”,而是能设计出会积累经验、可治理、值得托付的 Agent 系统。

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讲师

黄佳

新加坡科研局资深研发工程师 《Designing AI Agents》作者 ADPS 创始成员

黄佳,新加坡科研局资深研发工程师,前埃森哲新加坡公司资深顾问,ADPS 核心成员,入行 20 余年。参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目,积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。近年主攻方向为 NLP 预训练大模型应用、FinTech 应用、RAG 工程...查看更多
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