1 引言
以下是在人工智能领域中广泛讨论的一系列智能体（Agent）设计模式与架构方法。这些模式常见于智能体系统设计、多智能体系统（Multi-Agent Systems）以及自主决策框架之中。部分模式源于理论基础，另一些则来自知名实现方案与工程实践。
1. 反应式（反射型）智能体
简单反射智能体（Simple Reflex Agents）。此类智能体直接将感知（percepts）映射为动作，不维护内部环境模型。其行为完全基于当前输入，立即响应（例如：恒温器根据设定规则调节温度）。基于模型的反射智能体（Model-Based Reflex Agents）。智能体维护一个内部环境模型，用于处理部分可观测状态。它根据感知不断更新模型，从而在即时反应中融入对环境状态的理解，提升行为的适应性。 
反应式（反射型）智能体
2. 目标驱动型智能体目标导向推理（Goal-Directed Reasoning）。智能体根据其目标评估各可行动作，选择最有助于达成目标的行动。该模式通常涉及搜索、规划及启发式评估，以判断哪些动作能更有效地推进目标实现。约束求解型智能体（Constraint-Solving Agents）。将环境状态与目标形式化为一组约束条件，并在满足所有约束的前提下寻找可行解。其决策过程聚焦于缩小搜索空间，快速定位合法的目标状态。3. 效用驱动型智能体决策理论型智能体（Decision-Theoretic Agents）。为每个可能结果分配效用值（或期望效用），并选择能最大化长期期望效用的动作。该模式广泛应用于经济建模与复杂决策任务。基于马尔可夫决策过程 / 强化学习的智能体（MDP/RL-Based Agents）。将交互过程建模为序列决策问题，采用 Q-learning、策略梯度（Policy Gradients）、值迭代（Value Iteration）等方法，以最大化累积奖励。4. 信念-愿望-意图（BDI）智能体认知架构（BDI 模型）。该模式借鉴理性主体的哲学基础，支持模块化推理与更贴近人类的决策机制。智能体显式维护三类核心要素：信念（Beliefs）：关于世界状态的信息；愿望（Desires）：长期目标或偏好；意图（Intentions）：已承诺执行的行动计划。BDI 系统中的分层推理（Layered Reasoning in BDI Systems）。将高层抽象推理（如目标与信念管理）与底层动作执行分离。典型代表如 PRS（Procedural Reasoning System）框架。5. 混合架构分层架构（如 Touring Machines、InteRRaP）。同时包含反应层与推理层：反应层处理即时响应，而高层规划模块负责长期战略目标。这种设计兼顾实时性与复杂规划能力。三层架构（反应层、序列层、推理层）。常见于机器人与 AI 系统：底层：快速控制回路，处理紧急反应；中层：技能调度与行为序列管理；顶层：全局规划与目标设定。6. 多智能体交互模式合约网络协议（Contract Net Protocol）。一种去中心化的任务分配机制：任务发布者广播任务，其他智能体提交竞标，发布者择优委托。体现了基于市场的协作范式。协调者/促进者模式（Coordinator/Facilitator Patterns）。由特定智能体（或智能体组）负责协调其他成员，处理协商、资源分配或冲突调解。黑板架构（Blackboard Architectures）。多个专业化智能体通过共享数据结构（“黑板”）进行协作：任一智能体可读写黑板内容，通过发布局部解或中间结果触发其他智能体的后续行动。7. 自适应与自组织模式间接通信协调（Stigmergic Coordination）。智能体通过修改共享环境间接协调行为（例如：蚂蚁通过信息素路径引导同伴）。该模式广泛应用于群体智能与行为机器人学。进化型智能体群体（Evolutionary Agent Populations）。利用进化计算或遗传算法优化智能体行为，使群体在代际演化中持续适应环境变化。8. 面向服务与本体驱动的智能体模式面向智能体的软件工程框架（AOSE Frameworks）。采用 Gaia、Tropos 等方法论，明确定义智能体的角色、交互协议与组织规则，指导系统化智能体开发。本体驱动型智能体（Ontology-Driven Agents）。依赖共享的语义词汇表（本体）进行通信与协作，提升知识互操作性与模块化组合能力。 上述模式构成了一套概念工具箱，可用于设计、分析和实现各类智能体及多智能体系统。实践中，设计者常融合多种模式——例如，在反应式框架之上叠加 BDI 推理机制，或将效用驱动决策嵌入多智能体协商协议——以应对复杂、动态的真实世界环境。
