Agent 设计模式之美
沉淀 ADPS 通用范式，做可成长的 Agent 系统
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你将获得
- 咖哥首创方法论 · 双轴正交 Agent 设计框架
- 28 个 Agent 设计模式详解 + 代码级落地指南
- Claude Code、Codex、Hermes 等八大优秀 Agent 源码&架构解析
- 十大 Harness 思想，突破真实 Agent 卡点
- Agent 设计选型、构建与治理的工程全景图
讲师介绍
黄佳，新加坡科研局资深研发工程师，前埃森哲新加坡公司资深顾问，ADPS 核心成员，入行 20 余年。参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目，积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。近年主攻方向为 NLP 预训练大模型应用、FinTech 应用、RAG 工程、MCP 等前沿协议。
曾出版《大模型应用开发： RAG 实战课》《大模型应用开发：动手做 AI Agent》《GPT 图解：大模型是怎样构建的》《数据分析咖哥十话》《零基础学机器学习》等多本畅销书。最近在曼宁出版社出版了《Designing AI Agent》。
同时，也是极客时间的口碑讲师，出品过多门优质课程，近期开设的《大模型 RAG 进阶实战营》广受学员好评。
课程介绍
为什么做这门课？
AI 工程化中有两大普遍困境：多数 AI 工程师都能轻松跑通 Demo，却不敢将 Agent 投入生产；学了一堆框架，真到设计时依然无从下手。这个现象不是因为大模型不够强，而是你缺少一套能在工程现场使用的设计语言。
就像传统后端系统出问题，我们会追问：是事务边界错了？缓存失效了？消息幂等没做？限流缺了？服务拆分过度？成熟工程领域都有自己的问题语言。而Agent工程没有，只能模糊判断：“模型不够强”“prompt 还要调”“上下文没给够”“工具可能有点多”……粒度都太粗。
这门课真正想做的，就是把真实工程问题以及市面上能够看得到的优秀 Harness 架构（Claude Code、CodeX、OpenCode、Aider、OpenClaw、Hermes、OpenHand、DeerFlow）背后的公共结构抽象出来，沉淀出一套 Agent 工程里的设计语言，帮助工程师在AI工程实践中，定位问题、选择模式、组合方案，并最终落到代码和系统里。
这门课教什么？
课程围绕双轴正交框架与 28 个 Agent 设计模式展开。
具体来说，我们建立一套双轴框架：Y 轴 7 个认知功能（感知、记忆、推理、行动、反思、协作、治理），X 轴 6 种执行拓扑（链式、路由、并行、循环、编排、层级）。
两轴交叉，生长出 28 个工程模式。不是 28 个孤立技巧，而是一套 Agent 系统的资源分配学：注意力怎么分配、时间跨度怎么管理、副作用风险怎么控制、信任怎么分级。
课程共 9 大模块，从范式危机讲起，到感知、记忆、推理、行动、反思、协作、治理，最后用组合方法论收尾，每个模式都有源码剖析和工程实现。让你从工具使用者成长为智能系统设计者，做出会成长、能复用、可治理、会变老练的 Agent 系统。
课程的代码仓库如下：
https://github.com/huangjia2019/agent-design-patterns
https://github.com/huangjia2019/designing-ai-agents
第一个是用来讲模式的案例，第二个是从 0 到 1 逐渐构建一个Coding Agent。
学完课程有哪些收获？
- 清晰的 Agent 工程设计与施工地图：市面主流的 Harness 框架背后的工程关键点、Agent 系统为什么这样设计、Agent系统如何在生产实践中进化。
- 一套完整的Agent设计模式体系（28 个工程模式 + 双轴正交框架），面对任何不稳定的 Agent 系统都能快速定位：是感知不准、记忆断裂、推理成本太高，还是协作或治理缺失。
- 可落地的模式选型与组合方法论（Pattern Selection Card + 六步选型法），帮你根据业务问题针对性设计架构方案。
- 提升三大能力：看穿系统、组合模式、设计成长机制。不再只会归因“模型不够强”，而是能设计出会积累经验、可治理、值得托付的 Agent 系统。
课程目录
适合人群
