黄佳
新加坡科技研究局(A*STAR)· AI 研究员
笔名咖哥,新加坡科技研究局(A*STAR)AI 研究员,《Designing AI Agents》(Manning,2026)作者,人民邮电出版社2026年重点图书《Agent设计模式》作者。曾任埃森哲新加坡公司资深顾问,拥有 20 年以上软件架构与 AI 工程化实战经验。著有《Agent设计模式》《RAG实战课》《动手做AI Agent》《GPT图解 大模型是怎样构建的》等多部技术畅销书,累计影响数十万开发者。当前研究聚焦于 Agent 设计模式的系统化——基于认知科学与分布式系统工程的交叉视角,提出覆盖感知、记忆、推理、行动、反思、协作、治理七大认知维度与六种执行拓扑的双轴模式矩阵(27种模式),并以 Claude Code、Manus、OpenClaw 等生产系统为案例验证框架的通用性。
待定
待定
Agent 设计模式工作坊:用架构思维重构质效工程
工作坊背景:
行业现状:2025-2026年,Agent 从概念验证进入生产部署的关键拐点。Claude Code 年收入突破 25 亿美元,OpenClaw 短时间内获得 14 万 GitHub Stars,Manus 在 GAIA 基准测试上创造纪录——这些信号表明 Agent 已不再是实验性技术。
核心矛盾:然而,绝大多数团队在构建 Agent 系统时仍处于“Prompt拼接 + 工具调用”的初级阶段。缺乏系统性的架构思维导致三个典型问题:
   1. 可靠性低:同一任务不同执行结果不同(缺乏感知与记忆模式)
   2. 扩展性差:单体 Agent 无法应对复杂工作流(缺乏协作与治理模式)
   3. 安全性弱:Agent 权限失控导致团队信任崩塌(缺乏治理模式)
讲师独特视角:讲师正在为 Manning 出版社撰写《Designing AI Agents》一书(2026年出版),系统性地将 Agent 架构问题映射到认知科学的七大模块和分布式系统的六种拓扑上,形成一套 27 种设计模式的双轴矩阵。每种模式都可追溯到成熟的工程实践——Context Triage 源自负载均衡、Generator-Critic 源自金丝雀部署、Blast Radius Control 源自熔断器。
 工作坊的差异化定位:与通常的 Agent 工具培训不同,本工作坊不绑定特定平台或框架,而是教授“模式选型”能力——面对一个具体的质效场景,参与者能从 27 种模式中选出最合适的 2-3 种进行组合。

内容大纲
第一部分:认知框架 
一、开场:为什么 Agent 需要设计模式?
     1.1 从 GoF 到分布式到 Agent——设计模式三十年演进
     1.2 三代范式对比:钟表匠(GoF)→ 医生(分布式)→ 园丁(Agent)
     1.3 Agent 开发的三大反模式:万能 Prompt、无记忆、无护栏
     1.4 复合错误问题:10步×95%准确率=60%成功率
二、双轴矩阵:Agent 设计模式的系统地图
     2.1 第一轴:七大认知维度(感知/记忆/推理/行动/反思/协作/治理)
     2.2 第二轴:六种执行拓扑(链式/路由/并行/编排/循环/层级)
     2.3 27 种模式全景矩阵(含15个空白格的设计意义)
     2.4 每种模式的工程祖先(缓存层次/负载均衡/Saga/RBAC等)
 三、生产验证:三大 Agent 系统的模式解读
     3.1 Claude Code:单Agent + 四层扩展栈(CLAUDE.md/Skills/Sub-Agent/Hooks)
     3.2 Manus:多Agent + 沙箱 + KV-Cache上下文工程
     3.3 OpenClaw:Gateway路由 + 声明式Binding + 开放生态
     3.4 三大系统的模式映射对比表
 
 第二部分:模式深潜
 
 四、质效场景下的六大核心模式精讲
     4.1 分层记忆(Hierarchical Retention)——记忆×层级
           问题:Agent为何输出不一致 → 三级缓存方案 → 代码通过率42%→87%
     4.2 复杂度路由(Complexity-Based Routing)——推理×路由
           问题:所有任务都需最强模型吗 → 三级路由策略 → 成本降10倍
     4.3 生成-评审循环(Generator-Critic Loop)——反思×循环
           问题:Agent如何自我修正 → 写→检→修→验闭环 → Lint通过率63%→97%
     4.4 层级委托(Hierarchical Delegation)——协作×层级
           问题:单Agent vs 多Agent → Bug修复三角色 → 误改率18%→3%
     4.5 审批门(Approval Gate)——治理×路由
           问题:Agent自主权边界 → 绿/黄/红灯行动分类 → 团队信任度30%→85%
     4.6 爆炸半径控制(Blast Radius Control)——治理×层级
           问题:Agent失控如何限损 → 四层嵌套防线 → CI/CD安全边界设计
 
第三部分:架构设计实战 
 五、分组实战:为质效场景设计 Agent 架构
     5.1 实战规则:4-6人一组,交付架构图+模式选型+Tradeoff分析
     5.2 场景A:自动化代码审查Agent(感知+推理+治理)
     5.3 场景B:智能测试生成与维护Agent(行动+反思+记忆)
     5.4 场景C:跨系统故障诊断Agent(感知+推理+协作)
     5.5 场景D:研发效能度量Agent(感知+记忆+治理)
 六、小组展示与点评
     6.1 每组3-4分钟展示架构设计
     6.2 讲师点评:模式选型合理性 + Tradeoff深度
     6.3 常见误区:过早多Agent化 / 忽略记忆 / 安全后置
 
第四部分:闭环与行动
 
七、模式选型决策指南
     7.1 五步决策法:识别认知需求→确定约束→选候选模式→评估Tradeoff→从简开始
     7.2 反模式速查:什么时候不该用Agent
 
八、总结与资源
    8.1 三个Takeaway + Manning新书预告 + 27种模式速查卡 + Q&A

听众收获:
1. 获得一套系统性的Agent架构思维框架:双轴矩阵(7认知×6拓扑=27模式)提供设计决策的“地图”
2. 掌握六种直接可用于质效场景的核心模式:每种附带问题剖析、工程祖先、质效数据和Tradeoff分析
3. 亲手设计一个Agent架构方案:在四个真实质效场景中完成从需求分析到架构设计的完整过程
4. 建立“模式不变,场景在变”的工程直觉:通过三大生产系统对比获得跨平台迁移能力
5. 带走一份可操作的模式选型决策指南:五步决策法 + 27种模式速查卡
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