核心技能：AI Agent 开发
掌握AI Agent的设计原则、多Agent编排模式和事件驱动架构，构建能够自主协作、高效执行的AI Agent系统。
Agent 设计原则
Agent设计遵循核心原则，确保Agent系统的高效性、可维护性和可扩展性。
单一职责原则
每个Agent专注一个特定任务，职责清晰明确：
- • 职责边界：明确Agent的输入、输出和处理逻辑
- • 避免耦合：Agent之间不直接依赖，通过接口通信
- • 易于测试：单一职责便于编写单元测试
- • 易于维护：修改一个Agent不影响其他Agent
示例：代码审查Agent只负责代码审查，不负责代码生成或部署。
可组合性原则
Agent可以组合使用，形成更强大的能力：
- • 标准接口：定义统一的输入输出格式
- • 松耦合：Agent之间通过消息通信，不直接调用
- • 可替换：相同接口的Agent可以互相替换
- • 可扩展：易于添加新的Agent到系统中
示例：架构师Agent + 编码Agent + 测试Agent可以组合完成完整开发流程。
可观测性原则
Agent的行为可追踪和监控：
- • 日志记录：记录Agent的决策过程和执行结果
- • 状态监控：实时监控Agent的运行状态
- • 性能指标：追踪Agent的执行时间和资源使用
- • 错误追踪：记录和追踪Agent的错误
示例：使用结构化日志记录Agent的每个决策步骤，便于调试和优化。
失败处理原则
Agent需要优雅地处理失败情况：
- • 错误恢复：自动重试或降级处理
- • 优雅降级：失败时提供备用方案
- • 错误传播：向上层Agent或用户报告错误
- • 状态回滚：失败时回滚到安全状态
示例：API调用失败时，Agent自动重试3次，仍失败则使用缓存数据或返回错误。
设计原则的深层思考
为什么需要单一职责？：单一职责让Agent更容易理解、测试和维护。当需求变化时，只需要修改相关的Agent，不会影响其他Agent。这符合软件工程的SOLID原则。
为什么需要可组合性？：可组合性让Agent系统具有灵活性。通过组合不同的Agent，可以构建各种复杂的系统。这类似于Unix哲学："做一件事，做好它"。
为什么需要可观测性？：AI Agent的决策过程是"黑盒"，可观测性帮助我们理解Agent的行为，发现问题和优化空间。这对于调试、监控和优化至关重要。
为什么需要失败处理？：AI Agent运行在不确定的环境中，失败是不可避免的。优雅的失败处理确保系统的稳定性和可靠性，避免单点故障导致整个系统崩溃。
多Agent编排
多个Agent协作完成复杂任务，需要合理的编排模式和通信机制。
架构模式
Sequential（顺序）
Agent按顺序执行，前一个Agent的输出作为下一个Agent的输入
适用场景：有明确顺序的任务，如：需求分析 → 设计 → 编码 → 测试
Parallel（并行）
多个Agent并行执行，最后汇总结果
B ─┼→ 汇总
C ─┘
适用场景：独立的任务，如：同时审查多个文件的代码
Hierarchical（层次）
主Agent协调子Agent，形成层次结构
├─ Agent A
├─ Agent B
└─ Agent C
适用场景：复杂任务分解，如：项目经理Agent协调多个开发Agent
通信机制
事件总线（Event Bus）
- • 发布订阅：Agent发布事件，其他Agent订阅感兴趣的事件
- • 解耦：Agent之间不直接依赖，通过事件通信
- • 扩展性：易于添加新的Agent和事件类型
- • 适用场景：需要实时响应的系统，如：代码变更通知、任务完成通知
消息队列（Message Queue）
- • 异步处理：Agent异步处理消息，不阻塞
- • 可靠性：消息持久化，确保不丢失
- • 负载均衡：多个Agent可以消费同一队列
- • 适用场景：需要可靠处理的任务，如：批量数据处理、长时间运行的任务
共享状态（Shared State）
- • 状态共享：Agent通过共享状态交换信息
- • 一致性：需要处理并发访问和状态同步
- • 适用场景：需要共享数据的场景，如：共享知识库、共享配置
协调策略
Orchestration（编排）
- • 中央协调器控制整个流程
- • 协调器知道所有Agent的状态
- • 流程集中管理，易于监控
- • 适合：复杂流程、需要严格控制的场景
Choreography（编排）
- • Agent自主协作，无中央协调器
- • Agent通过事件自主响应
- • 系统更灵活，但监控较难
- • 适合：简单流程、需要灵活性的场景
实战案例：代码审查Agent系统
系统架构
├─ 代码分析Agent（分析代码结构）
├─ 安全检查Agent（检查安全漏洞）
├─ 性能分析Agent（分析性能问题）
└─ 报告生成Agent（生成审查报告）
工作流程
- 1. 主协调Agent接收代码审查请求
- 2. 并行启动三个分析Agent（代码分析、安全检查、性能分析）
- 3. 各Agent完成分析，将结果发送到事件总线
- 4. 报告生成Agent订阅事件，汇总结果生成报告
- 5. 主协调Agent返回审查报告
技术实现
- • 使用事件总线（Redis Pub/Sub）进行Agent通信
- • 使用消息队列（RabbitMQ）处理长时间运行的分析任务
- • 使用共享状态（Redis）存储分析结果
- • 实现重试机制和错误处理
事件驱动架构
事件驱动架构让Agent系统更加灵活和响应式，适合构建复杂的分布式系统。
事件设计
事件类型
- • 命令事件：触发Agent执行某个操作，如：
code-review-requested - • 状态事件：通知Agent状态变化，如：
task-completed - • 数据事件：传递数据，如：
code-changed - • 错误事件：通知错误，如：
agent-failed
事件数据
事件流
事件在系统中流动，触发多个Agent的响应。设计事件流时需要考虑：事件顺序、事件去重、事件重放等。
事件处理
同步 vs 异步
同步处理
- • 立即响应，等待结果
- • 适合：快速操作、需要立即反馈
- • 缺点：阻塞，影响性能
异步处理
- • 立即返回，后台处理
- • 适合：长时间操作、不需要立即反馈
- • 优点：不阻塞，性能好
重试机制
- • 指数退避：重试间隔逐渐增加，避免系统过载
- • 最大重试次数：避免无限重试
- • 死信队列：失败的消息放入死信队列，人工处理
- • 幂等性：确保重复处理不会产生副作用
实战案例：自动化部署Agent系统
事件流设计
build-completed → test-requested → test-completed →
deploy-requested → deploy-completed → notify-completed
Agent设计
- • 构建Agent：监听build-requested事件，执行构建
- • 测试Agent：监听test-requested事件，执行测试
- • 部署Agent：监听deploy-requested事件，执行部署
- • 通知Agent：监听deploy-completed事件，发送通知
错误处理
- • 构建失败：自动重试3次，仍失败则通知开发者
- • 测试失败：阻止部署，通知开发者
- • 部署失败：自动回滚，通知运维团队
学习成果
完成本章后，你将：
- 1理解Agent设计的核心原则（单一职责、可组合性、可观测性、失败处理），知道如何设计高质量的Agent
- 2掌握多Agent协作的架构模式（Sequential、Parallel、Hierarchical），能够选择合适的编排模式
- 3理解事件驱动架构的设计原理，能够设计事件类型、事件流和事件处理机制
- 4能够设计和实现多Agent系统，包括通信机制、协调策略和错误处理
- 5具备分析和优化Agent系统的能力，能够识别性能瓶颈和改进空间