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

原书作者 (Author): Antonio Gulli

原书链接 (Original Book): Amazon

原始文档链接 (Original Book Link): Google Docs

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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.

本项目由 入行365 团队维护。 | This project is maintained by the Ruhang365 team.

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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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📋 翻译进度 | Translation Progress

总页数：424 页 | Total: 424 Pages

前置内容 | Front Matter

章节	概述	负责人	AI 翻译	人工评审	交叉评审
献辞	作者的献辞与致敬	@ginobefun	✅	✅	⏳
致谢	致谢与感谢名单	@ginobefun	✅	✅	⏳
序言	本书的序言与背景介绍	@ginobefun	✅	✅	⏳
思想领袖的洞见	权力与责任的深度思考	@ginobefun	✅	✅	⏳
介绍	全书引言与核心概念	@ginobefun	✅	✅	⏳
什么是"智能体"？	定义 AI 系统的"智能体"特征	@ginobefun	✅	✅	⏳

第一部分：核心设计模式 | Part One: Core Patterns (103 页)

章节	设计模式概述	负责人	AI 翻译	人工评审	交叉评审
第 1 章：提示链	分而治之的任务分解模式，将复杂任务分解为处理流水线	@ginobefun	✅	✅	⏳
第 2 章：路由	智能决策与动态分发，根据情境选择最佳行动路径	@ginobefun	✅	✅	⏳
第 3 章：并行化	并发执行与性能提升，同时执行多个独立任务	@ginobefun	✅	✅	⏳
第 4 章：反思	自我评估和迭代改进，通过反馈循环优化输出质量	@ginobefun	✅	✅	⏳
第 5 章：工具使用	外部工具与 API 集成，扩展智能体能力边界	@ginobefun	✅	✅	⏳
第 6 章：规划	多步骤计划制定与执行，实现复杂目标分解	@ginobefun	✅	✅	⏳
第 7 章：多智能体协作	协同工作架构，多个智能体配合完成任务	@ginobefun	✅	✅	❌

第二部分：高级设计模式 | Part Two: Advanced Patterns (61 页)

章节	设计模式概述	负责人	AI 翻译	人工评审	交叉评审
第 8 章：记忆管理	短期和长期记忆管理，维持上下文连续性	@郑涛	✅	✅	❌
第 9 章：学习与适应	从经验中学习，持续优化智能体行为	@陈诗中	⏳	❌	❌
第 10 章：模型上下文协议	标准化交互协议，规范智能体通信方式	@郑涛	⏳	❌	❌
第 11 章：目标设定与监控	动态目标管理，实时追踪任务进展	@李浪溪	✅	✅	⏳

第三部分：集成设计模式 | Part Three: Integration Patterns (34 页)

章节	设计模式概述	负责人	AI 翻译	人工评审	交叉评审
第 12 章：异常处理与恢复	优雅错误处理，确保系统稳定性	@EE	❌	❌	❌
第 13 章：人机协作	人机协作决策，融合人类智慧与 AI 能力	@曾汉	✅	✅	⏳
第 14 章：知识检索 (RAG)	检索增强生成技术，结合外部知识库	@EE	✅	✅	⏳

第四部分：生产设计模式 | Part Four: Production Patterns (114 页)

章节	设计模式概述	负责人	AI 翻译	人工评审	交叉评审
第 15 章：智能体间通信 (A2A)	智能体通信协议，实现智能体间高效交互	@朵朵肥	✅	✅	❌
第 16 章：资源感知优化	资源优化管理，平衡性能与成本	@IsaacZhaoo	✅	✅	⏳
第 17 章：推理技术	增强推理能力，提升决策质量	@Diqing	❌	❌	❌
第 18 章：护栏/安全模式	安全保障机制，防止不当行为	@IsaacZhaoo	⏳	❌	❌
第 19 章：评估与监控	性能评估体系，量化智能体表现	@朵朵肥	❌	❌	❌
第 20 章：优先级排序	任务优先级管理，优化资源分配	@IsaacZhaoo	✅	✅	⏳
第 21 章：探索与发现	自主探索机制，发现新解决方案	@IsaacZhaoo	✅	✅	⏳

附录 | Appendix (74 页)

章节	概述	负责人	AI 翻译	人工评审	交叉评审
附录 A：高级提示技术	高级提示工程方法与技巧	待定	❌	❌	❌
附录 B：从 GUI 到真实世界	AI 智能体在不同环境中的应用	待定	❌	❌	❌
附录 C：智能体框架概览	主流智能体框架快速入门	@庄才家	❌	❌	❌
附录 D：AgentSpace 实践	使用 AgentSpace 构建智能体（在线版本）	@庄才家	❌	❌	❌
附录 E：命令行智能体	CLI 环境下的 AI 智能体（在线版本）	待定	❌	❌	❌
附录 F：推理引擎内幕	深入剖析智能体推理引擎机制	@EE	✅	✅	⏳
附录 G：编程智能体	代码生成与编程辅助智能体	待定	❌	❌	❌

结尾内容 | Back Matter

章节	概述	负责人	AI 翻译	人工评审	交叉评审
结论	全书总结与未来展望	待定	❌	❌	❌
术语表	重要术语汇总与解释	待定	❌	❌	❌
术语索引	关键术语快速查找索引	待定	❌	❌	❌

状态说明：

• ✅ 已完成
• ⏳ 进行中
• ❌ 未开始

完成标准：只有当 AI 翻译、人工评审、交叉评审三个状态都标记为 ✅ 时，该章节才算正式完成。

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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

# 克隆仓库
git clone https://github.com/fzy2012/rhzl-Agentic-Design-Patterns-cn.git
cd rhzl-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：

# 在项目根目录创建 .env 文件
touch .env

在 .env 文件中添加以下内容：

# 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

# 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

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 <mark>文本</mark> 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 文档。

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🧭 Maintainers / Roadmap / Codex Usage Plan | 维护者 / 路线图 / Codex 使用计划

Maintainers | 维护者

• Core Maintainer: 入行365 team
  • 核心维护者：入行365 团队负责项目方向、版本发布、翻译质量门槛与社区协作。
• Translation Contributors: chapter owners listed in the translation progress table
  • 翻译贡献者：以「翻译进度」表中的章节负责人为准，负责对应章节的翻译、校对或交叉评审。
• Original Work: Antonio Gulli, Springer
  • 原始作品：原书版权归作者和出版社所有，本仓库仅维护中文学习翻译与配套说明。

Roadmap | 路线图

• v1.0.0: Establish the first formal public release, README maintenance plan, current translation progress, and contribution baseline.
  • v1.0.0：建立首个正式公开版本，明确 README 维护计划、当前翻译进度与社区贡献基线。
• v1.1.x: Complete AI-assisted drafts for remaining chapters and appendices, then keep chapter status tables synchronized.
  • v1.1.x：补齐剩余章节与附录的 AI 辅助初译，并持续同步章节状态表。
• v1.2.x: Prioritize human review and cross-review for translated chapters, especially production patterns and appendices.
  • v1.2.x：优先推进已翻译章节的人工评审与交叉评审，重点覆盖生产设计模式与附录内容。
• v2.0.0: Publish a fully reviewed bilingual edition with stable terminology, verified links, and runnable code-example notes.
  • v2.0.0：发布完整评审版中英文对照内容，统一术语、验证链接，并补齐可运行代码示例说明。

Codex Usage Plan | Codex 使用计划

• Use Codex for focused maintenance tasks: README updates, release notes, Markdown consistency checks, terminology scans, and link-check preparation.
  • 适用范围：Codex 主要用于 README 更新、Release Notes、Markdown 一致性检查、术语扫描与链接检查准备。
• Every Codex-assisted change must read AGENTS.md and rules/rules.md, preserve original English text, and modify only the targeted files.
  • 协作边界：每次 Codex 辅助改动都必须读取 AGENTS.md 与 rules/rules.md，保留英文原文，只修改目标文件。
• Before publishing releases, Codex should verify git status, inspect the diff, run available Markdown checks, and document any remaining risks.
  • 发布前检查：发布 Release 前，Codex 应检查 git status、审阅 diff、运行可用 Markdown 检查，并记录剩余风险。

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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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• 🎓 提供优质的技术翻译和原创内容
• 🌟 致力于推动中文AI技术社区发展
• 💡 持续分享前沿AI知识和实践经验

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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 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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