2025年的DevDay，OpenAI发布了一款新产品——Agent Builder。
它让任何人都能通过“拖拽+模块组合”的方式，轻松创建一个能自主执行任务的AI助手。
这是OpenAI官方发布的介绍视频。
视频中，OpenAI展示了Agent Builder的核心能力：
这个Agent Builder工具所构建出来的Agent，不再是一个“聊天机器人”，而是一个能理解意图、规划任务、并亲自完成目标的**“智能体”（Agent）**。
那么，什么是“智能体”？
智能体（Agent） 是一个能理解指令、做出决策、并亲自执行任务的AI系统。
它可以主动搜索资料、调用API、执行操作，甚至根据环境反馈调整自己的行为。
你可以把它想象成一个有“大脑”和“手脚”的AI：
不过智能体的关键并不止于拥有“大脑”和“手脚”，真正决定它智能水平的，是它思考与决策的方式。不同的“思维路径”，其行为与效果也不同。
阿里云在**《AI原生应用架构白皮书》**中总结了当前一些典型的Agent设计模式。
以下内容基于该白皮书进行简要介绍。
（1）思维链（Chain of Thought）
（2）自问自答（Self-Ask）
（3）推理+行动（ReAct）
（4）计划与执行（Plan-and-Execute）
（5）树状思维（Tree of Thoughts，ToT）
（6）反思与迭代优化（Reflexion/Iterative Refinement）
（7）角色扮演式（Role-playing Agents）
以上就是今天想与大家分享的几种典型 Agent 设计模式。
最后再补充说明一点：
文章开头提到的 OpenAI 在 DevDay 上发布的 Agent Builder，与这些 Agent 设计模式并非处于同一层面。
前者是“工具”，后者是“方法”；前者解决“怎么造 Agent”，后者回答“造什么样的 Agent”。
在未来的智能生态中，这两者将逐步融合。在 Agent Builder 这样的平台上，我们可以实现不同思维结构；而这些设计模式，也将为 Agent Builder 提供更丰富、更可解释的行为范式。