我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
随着基础模型的日益成熟，AI领域的研发重心正从“训练更强的模型”转移到“构建更强的系统”。在这个新阶段，适配（Adaptation） 成为了连接通用智能与垂直应用的关键纽带。
近日，谷歌资深工程主管、杰出工程师 Antonio Gulli 在网上公开发布了自己的新书《Agentic Design Patterns（智能体设计模式）》。地址：https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/preview?tab=t.0#
智能体（Agent）时代，工具已不再只是传统 API 或函数接口的简单封装，而是决定智能体能否高效完成任务的关键。 为了让智能体真正释放潜力，我们需要重新思考工具开发的方式。传统软件开发依赖确定性逻辑，而智能体是非确定性的，它们在相同输入下可能产生不同输出，这意味着为智能体设计工具需要新的范式。
AI智能体能像有机生命一样自适应演化吗？最近清华大学团队提出了AgentSquare模块化智能体设计框架，通过标准化的模块接口抽象，让AI智能体可以通过模块演化和重组高速进化，实现针对不同任务场景的自适应演进，赋能超越人类设计的智能体系统在多种评测数据集上广泛自我涌现。
