架构设计模式已成为程序员的重要技能。然而，当我们转向大模型应用领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，比如：AI 大模型 Agent，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。
根据我多年的架构设计经验，我在这里整理总结了一些针对大模型 Agent 应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型 Agent 应用实现中的一些挑战，比如：成本问题、延迟问题以及生成的幻觉等问题。
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Agent 路由分发架构模式
如果 Prompt 查询是可以识别的，那么它会被路由到小模型进行处理，这通常是一个更准确、响应更快且成本更低的操作。然而，如果 Prompt 查询无法被识别，那么它将由大模型来处理。尽管大模型的运行成本较高，但它能够成功返回更多种类型查询的答案。通过这种方式，大模型应用产品可以在成本、性能和用户体验之间实现平衡。
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大模型 Agent 代理架构模式
在任何一个生态系统中，都会有多个针对特定任务领域的专家，并行工作以处理特定类型的查询，然后将这些响应整合在一起，形成一个全面的答案。
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基于缓存的微调 Agent 架构模式
通过缓存初始结果，能够在后续查询中迅速提供答案，从而显著提高了效率。
当我们累积了足够的数据后，微调层将启动，利用早期交互的反馈，进一步完善一个更为专业化的私有大模型。
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面向目标的 Agent 架构模式
对于用户的 Prompt 提示词，Agent 会基于大模型先做规划（Planning），拆解成若干子任务，然后对每个子任务分别执行（Action），同时对每一步的执行结果进行观测（Observation），如果观测结果合格，就直接返回给用户最终答案，如果观测结果不合格或者执行出错，会重新进行规划（Replanning）。
这种面向目标的 Agent 架构模式非常常见，也是 AGI 大模型时代，每一个程序员同学都需要掌握的架构设计模式。
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Agent 智能体组合架构模式
该架构设计模式强调了灵活性，通过模块化 AI 系统，能自我重新配置以优化任务性能。这就像一个多功能工具，可以根据需求选择和激活不同的功能模块，对于需要为各种客户需求或产品需求定制解决方案的企业来说，这是非常有效的。
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Agent 双重安全架构设计模式
用户 Proxy 代理在查询发出和返回的过程中对用户的 Prompt 查询进行拦截。该代理负责清除个人身份信息和知识产权信息，记录查询的内容，并优化成本。
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