# agentic-design-patterns-cn
**Repository Path**: corffee/agentic-design-patterns-cn
## Basic Information
- **Project Name**: agentic-design-patterns-cn
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-17
- **Last Updated**: 2025-10-17
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
[](https://mseep.ai/app/ginobefun-agentic-design-patterns-cn)
# Agentic Design Patterns | 智能体设计模式
## A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems | 构建智能系统的实践指南
[](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)
[](https://github.com/ginobefun/agentic-design-patterns-cn/stargazers)
[](https://github.com/ginobefun/agentic-design-patterns-cn/network)
**原书作者 (Author)**: [Antonio Gulli](https://www.linkedin.com/in/searchguy/)
**原书链接 (Original Book)**: [Amazon](https://www.amazon.com/Agentic-Design-Patterns-Hands-Intelligent/dp/3032014018/)
**原始文档链接 (Original Book Link)**: [Google Docs](https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/preview?tab=t.0#heading=h.pxcur8v2qagu)
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## 📖 项目简介 | Project Description
本项目是对 Antonio Gulli 所著《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》的**中英文对照翻译**。该书是一部全面的技术指南，涵盖了现代人工智能系统中智能体 (Agent) 设计的核心概念和实践方法。
This project is a **bilingual Chinese-English translation** of "Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems" by Antonio Gulli. The book is a comprehensive technical guide covering core concepts and practical approaches to agent design in modern AI systems.
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## 🎯 项目特色 | Key Features
- 📚 **中英文对照** - 完整的双语对照翻译
- 🎨 **高亮显示** - 中文内容使用黄色高亮，易于区分
- 📝 **格式规范** - 严格遵循 Markdown 标准和翻译规范
- 🔗 **代码链接** - 保留所有原书代码示例链接
- ⚡ **持续更新** - 逐章翻译，持续更新进度
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## 📋 目录 | Table of Contents
**总页数：424 页** | **Total: 424 Pages**
### 前置内容 | Front Matter
- [x] [献辞 | Dedication](01-Dedication.md)
- [x] [致谢 | Acknowledgment](02-Acknowledgment.md)
- [x] [序言 | Foreword](03-Foreword.md)
- [x] [思想领袖的洞见：权力与责任 | A Thought Leader's Perspective: Power and Responsibility](04-Thought-Leader.md)
- [x] [介绍 | Introduction](05-Introduction.md)
- [x] [是什么让 AI 系统成为"智能体"？ | What makes an AI system an "agent"?](06-What-Makes-Agent.md)
### 第一部分 | Part One (103 页)
- [x] [第一章：提示链 | Chapter 1: Prompt Chaining](07-Chapter-01-Prompt-Chaining.md)
- [x] [第二章：路由 | Chapter 2: Routing](08-Chapter-02-Routing.md)
- [x] [第三章：并行化 | Chapter 3: Parallelization](09-Chapter-03-Parallelization.md)
- [x] [第四章：反思 | Chapter 4: Reflection](10-Chapter-04-Reflection.md)
- [ ] [第五章：工具使用 | Chapter 5: Tool Use](11-Chapter-05-Tool-Use.md)
- [ ] [第六章：规划 | Chapter 6: Planning](12-Chapter-06-Planning.md)
- [ ] [第七章：多智能体协作 | Chapter 7: Multi-Agent Collaboration](13-Chapter-07-Multi-Agent-Collaboration.md)
### 第二部分 | Part Two (61 页)
- [ ] [第八章：记忆管理 | Chapter 8: Memory Management](14-Chapter-08-Memory-Management.md)
- [ ] [第九章：学习与适应 | Chapter 9: Learning and Adaptation](15-Chapter-09-Learning-and-Adaptation.md)
- [ ] [第十章：模型上下文协议 (MCP) | Chapter 10: Model Context Protocol (MCP)](16-Chapter-10-Model-Context-Protocol.md)
- [ ] [第十一章：目标设定与监控 | Chapter 11: Goal Setting and Monitoring](17-Chapter-11-Goal-Setting-and-Monitoring.md)
### 第三部分 | Part Three (34 页)
- [ ] [第十二章：异常处理与恢复 | Chapter 12: Exception Handling and Recovery](18-Chapter-12-Exception-Handling-and-Recovery.md)
- [ ] [第十三章：人机协作 | Chapter 13: Human-in-the-Loop](19-Chapter-13-Human-in-the-Loop.md)
- [ ] [第十四章：知识检索 (RAG) | Chapter 14: Knowledge Retrieval (RAG)](20-Chapter-14-Knowledge-Retrieval.md)
### 第四部分 | Part Four (114 页)
- [ ] [第十五章：智能体间通信 (A2A) | Chapter 15: Inter-Agent Communication (A2A)](21-Chapter-15-Inter-Agent-Communication.md)
- [ ] [第十六章：资源感知优化 | Chapter 16: Resource-Aware Optimization](22-Chapter-16-Resource-Aware-Optimization.md)
- [ ] [第十七章：推理技术 | Chapter 17: Reasoning Techniques](23-Chapter-17-Reasoning-Techniques.md)
- [ ] [第十八章：护栏/安全模式 | Chapter 18: Guardrails/Safety Patterns](24-Chapter-18-Guardrails-Safety-Patterns.md)
- [ ] [第十九章：评估与监控 | Chapter 19: Evaluation and Monitoring](25-Chapter-19-Evaluation-and-Monitoring.md)
- [ ] [第二十章：优先级排序 | Chapter 20: Prioritization](26-Chapter-20-Prioritization.md)
- [ ] [第二十一章：探索与发现 | Chapter 21: Exploration and Discovery](27-Chapter-21-Exploration-and-Discovery.md)
### 附录 | Appendix (74 页)
- [ ] [附录 A：高级提示技术 | Appendix A: Advanced Prompting Techniques](28-Appendix-A.md)
- [ ] [附录 B：AI 智能体：从图形界面到现实世界环境 | Appendix B: AI Agentic: From GUI to Real world environment](29-Appendix-B.md)
- [ ] [附录 C：智能体框架快速概览 | Appendix C: Quick overview of Agentic Frameworks](30-Appendix-C.md)
- [ ] [附录 D：使用 AgentSpace 构建智能体（仅在线版本） | Appendix D: Building an Agent with AgentSpace (online only)](31-Appendix-D.md)
- [ ] [附录 E：命令行中的 AI 智能体（在线版本） | Appendix E: AI Agents on the CLI (online)](32-Appendix-E.md)
- [ ] [附录 F：深入了解：智能体推理引擎内部机制 | Appendix F: Under the Hood: An Inside Look at the Agents' Reasoning Engines](33-Appendix-F.md)
- [ ] [附录 G：编程智能体 | Appendix G: Coding agents](34-Appendix-G.md)
### 结尾内容 | Back Matter
- [ ] [结论 | Conclusion](35-Conclusion.md)
- [ ] [术语表 | Glossary](36-Glossary.md)
- [ ] [术语索引 | Index of Terms](37-Index.md)
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## 🚀 21 个核心智能体设计模式 | 21 Core Agentic Design Patterns
本书介绍了 21 个核心智能体设计模式，涵盖从基础到高级的完整技术栈：
### 🔧 核心模式 | Core Patterns
1. **提示链 (Prompt Chaining)** - 分而治之的任务分解模式。它将复杂任务分解为一系列更小、更易管理的子问题，每个子问题通过专门设计的提示独立解决，前一步的输出传递给下一步作为输入，形成一个逻辑清晰的处理流水线。
2. **路由 (Routing)** - 智能决策与动态分发。它能根据环境状态、用户输入或执行结果等情境信息，从多个可选方案中选择合适的行动路径。路由决定将请求交给哪个功能模块、工具或子流程处理，让智能体不再只是沿着固定流程执行。
3. **并行化 (Parallelization)** - 并发执行与性能提升。它通过同时执行多个独立任务来提升智能体系统的效率和响应速度，将原本需要串行等待的操作转变为并发执行，是优化复杂智能体工作流性能的关键技术。
4. **反思 (Reflection)** - 自我评估和迭代改进。它让智能体具备自我评估和迭代改进的能力，通过引入反馈循环来不断优化输出质量。智能体不再只是执行任务并产出结果，而是会回过头来审视自己的工作，找出问题并生成更优版本。
5. **工具使用 (Tool Use)** - 外部工具与 API 集成
6. **规划 (Planning)** - 多步骤计划制定与执行
7. **多智能体 (Multi-Agent)** - 协同工作架构
### 🎯 高级模式 | Advanced Patterns
8. **记忆管理 (Memory Management)** - 短期和长期记忆管理
9. **学习与适应 (Learning and Adaptation)** - 从经验中学习
10. **模型上下文协议 (MCP)** - 标准化交互协议
11. **目标设定与监控 (Goal Setting and Monitoring)** - 动态目标管理
### 🔗 集成模式 | Integration Patterns
12. **异常处理与恢复 (Exception Handling and Recovery)** - 优雅错误处理
13. **人机协作 (Human-in-the-Loop)** - 人机协作决策
14. **知识检索 (RAG)** - 检索增强生成技术
### 🏭 生产模式 | Production Patterns
15. **智能体间通信 (A2A)** - 智能体通信协议
16. **资源感知优化 (Resource-Aware Optimization)** - 资源优化管理
17. **推理技术 (Reasoning Techniques)** - 增强推理能力
18. **护栏/安全模式 (Guardrails/Safety Patterns)** - 安全保障机制
19. **评估与监控 (Evaluation and Monitoring)** - 性能评估体系
20. **优先级排序 (Prioritization)** - 任务优先级管理
21. **探索与发现 (Exploration and Discovery)** - 自主探索机制
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## 📖 如何使用本项目 | How to Use This Project
### 🎯 适合读者 | Target Audience
- **AI 工程师** - 构建智能、可靠的 AI 系统
- **软件架构师** - 设计智能体组件系统
- **产品经理** - 了解智能体技术能力与局限
- **研究人员** - 学习最新智能体设计方法
- **学生** - 学习人工智能和智能体系统
### 📚 阅读建议 | Reading Tips
1. **顺序阅读** - 建议按章节顺序，后续章节基于前面基础
2. **动手实践** - 每章都有代码示例，建议实际运行
3. **参考查阅** - 可作为设计模式参考手册使用
4. **社区参与** - 欢迎参与讨论和贡献
### 💻 运行代码示例 | Running Code Examples
本项目在 `codes/` 目录中提供了各章节的代码示例。以下是运行代码的步骤：
#### 1. 环境准备 | Environment Setup
```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/ginobefun/agentic-design-patterns-cn.git
cd agentic-design-patterns-cn
# 创建虚拟环境（推荐）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
# 或 Windows 系统: venv\Scripts\activate
# 安装依赖（根据需要运行的代码示例安装相应依赖）
pip install langchain langchain-community langchain-openai langgraph
```
#### 2. 配置 API 密钥 | Configure API Key
创建 `.env` 文件并配置你的 API 密钥：
```bash
# 在项目根目录创建 .env 文件
touch .env
```
在 `.env` 文件中添加以下内容：
```env
# OpenAI API 密钥
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here
# 或使用 OpenRouter（兼容 OpenAI API）
OPENAI_API_KEY=your-openrouter-api-key-here
OPENAI_API_BASE=https://openrouter.ai/api/v1
```
#### 3. 运行代码 | Run Code
```bash
# 确保虚拟环境已激活
source venv/bin/activate
# 运行第一章示例：提示链
python codes/Chapter-01-Prompt-Chaining-Example.py
# 运行其他章节的代码示例（待添加）
# python codes/Chapter-XX-Example.py
```
#### 4. 在线运行 | Run Online
每个代码示例文件中都包含了 Google Colab 链接，可以直接在线运行，无需本地配置：
- 📔 [第一章：提示链示例 - Colab](https://colab.research.google.com/drive/15XCzDOvBhIQaZ__xkvruf5sP9OznAbK9)
#### 注意事项 | Notes
- 🔑 **API 密钥安全**: 切勿将包含真实 API 密钥的 `.env` 文件提交到版本控制系统
- 💰 **API 费用**: 运行代码会产生 API 调用费用，请注意使用量
- 🌐 **网络连接**: 代码需要网络连接才能访问 LLM API 服务
- 🔄 **兼容性**: 代码示例支持 OpenAI API 和兼容 OpenAI API 的服务（如 OpenRouter）
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## 🛠️ 翻译规范 | Translation Standards
### 📝 格式规范
- **高亮标记**: 中文内容使用 `文本` 黄色高亮
- **双语对照**: 英文段落后紧跟中文翻译
- **术语处理**: 重要术语保留英文，括号注明中文
- **空格规则**: 中英文、数字间添加空格
### 🎯 质量标准
- **准确性**: 100% 忠实原文含义
- **流畅性**: 符合中文表达习惯
- **专业性**: 保持技术文档严谨性
- **一致性**: 术语翻译前后统一
详细翻译规范请参考 [rules.md](/rules/rules.md) 文档。
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## 🤝 贡献指南 | Contributing
欢迎社区贡献！你可以通过以下方式参与：
### 🔍 如何贡献
1. **错误报告** - 发现翻译错误或格式问题
2. **翻译改进** - 提供更优的翻译建议
3. **章节翻译** - 参与未完成章节的翻译
4. **校对审阅** - 帮助校对已翻译章节
### 📋 贡献步骤
1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/your-contribution`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add: your contribution'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/your-contribution`)
5. 创建 Pull Request
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## 📄 版权信息 | Copyright
### 📖 原书版权
- **作者**: Antonio Gulli
- **出版社**: Springer
- **版权**: 原书版权归作者和出版社所有
- **公益性质**: 原书所有版税将捐赠给救助儿童会 (Save the Children)
### 🌏 翻译版权
- **翻译**: 本翻译项目基于 [CC BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 协议开源
- **目的**: 仅用于学习交流，促进中文 AI 社区发展
- **使用限制**:
- ✅ 允许：自由复制、分发、展示和演绎作品（需署名译者）
- ❌ 禁止：任何形式的商业使用
- 📧 商业合作：如需商业使用，请联系译者和原书版权方
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## ⭐ 支持项目 | Support the Project
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