微软发布5大AI Agent模式：一键解锁AI员工，打造智能体工厂

今天凌晨，微软在官网发布了Agent常见的设计模式和用例，以帮助用户快速开发出功能强大的自动化AI员工。

与传统的RPA、自动化脚本相比，智能体除了提供自动化之外，还能根据实际业务场景进行推理、协作、弥合知识与成果之间的差距，挖掘出全新的见解，提供更高的商业价值。

以下是微软根据实际业务场景总结出的5种常用的Agent模式：

1、工具使用模式

如今的智能体能直接与企业系统交互，能检索数据、调用应用程序编程接口（API）、触发工作流和执行交易。智能体现在不仅能提供答案，还能完成任务、更新记录和端到端协调工作流。

过去，企业流程里总有一道绕不开的手工环节，员工需要先打开数据库、再登录 CRM、再切到支付网关、最后再回到邮件系统，每一步都要人工确认，不仅耗时，还容易出错。工具使用模式能让智能体把这些系统接口当成自己的“手脚”，通过调用 API、触发工作流、执行交易，把原本碎片化的动作串成一条无缝的流水线。

以富士通为例，他们的销售提案流程曾经需要一名分析师先跑数据库、再请市场研究员上网爬竞争对手数据、再让文案同事整合成PPT需要耗费大量时间。

通过开发三个专门智能体，数据分析、市场研究、文档创建协同工作极大提升了工作效率：数据智能体从ERP里捞出客户历史订单，市场智能体立刻调取外部情报API补充行业趋势，文档智能体则把结果喂进排版引擎，整体耗时被压缩了67%。

2、反思模式

一旦智能体能够行动，下一步就是反思模式，评估并改进自身输出的能力。反思让智能体能够发现错误并在不总是依赖人类的情况下进行迭代以提高质量。

在合规和金融等高风险领域，一个错误可能代价高昂。通过自我检查和审查循环，智能体可以自动纠正缺失的细节、双重检查计算，或确保消息符合标准。

例如，在金融行业中，智能体负责自动生成客户的理财产品收益报告时，可能会因数据调取疏漏而误写某笔投资的年化收益率。这时，反思模式会触发自我检查：先核对原始数据与报告中的数值是否匹配，发现误差后重新计算，再检查收益率的计算逻辑是否符合行业规范，最终自动修正错误并生成新报告。

整个过程无需人工介入，就能避免因收益数字错误引发的客户投诉或合规风险。

即使是像 GitHub Copilot 这样的代码助手，也依赖于内部测试和提炼，然后才共享输出。这种自我改进的循环减少了错误，让企业相信人工智能驱动的流程是安全的、一致的且可审计的。

3、规划模式

大多数真正的业务流程并非单一步骤——它们是具有依赖关系和分支路径的复杂旅程。规划智能体通过将高级目标分解为可操作的任务、跟踪进度并在需求变化时进行适应来解决这一问题。

例如，ContraForce的智能体式安全交付平台（Agentic Security Delivery Platform，ASDP）通过使用规划智能体将其合作伙伴的安全服务交付自动化，这些规划智能体将事件分解为接收、影响评估、剧本执行和升级。

每个阶段完成后，智能体会检查下一步骤，确保没有任何遗漏。结果是：80% 的事件调查和响应现在已实现自动化，完整的事件调查处理费用不到 1 美元。

规划通常结合工具使用和反思，展示了这些模式是如何相互加强的。关键优势在于灵活性：计划可以由大模型动态生成，也可以遵循预定义的序列，无论哪种方式符合需求都可以。

4、多智能体模式

没有单一智能体能够完成所有任务。企业通过专业团队创造价值，而多智能体模式通过将专注于不同工作流程阶段的专门智能体连接成网络来反映这一点——这些智能体由一个协调器统一管理。这种模块化设计实现了敏捷性、可扩展性和易于演变，同时保持了责任和治理的清晰性。

现代多智能体解决方案使用多种协调模式，通常结合使用以满足真实企业需求。这些模式可以是大模型驱动的，也可以是确定性的：顺序协调，例如，智能体逐步完善文档；并行协调，智能体并行运行并合并结果；

群组聊天/制作者-检查者，智能体共同讨论并验证输出；动态交接，实时分类或路由；磁性协调，一个管理智能体协调所有子任务直到完成。

例如，JM Family采用这种方法，部署了业务分析师/质量保证Genie，为需求、故事编写、编码、文档和质量保证部署智能体。在协调器的协调下，他们的开发周期实现了标准化和自动化——将需求和测试设计从几周缩短到几天，并节省了高达60%的部署时间。

5、ReAct模式

ReAct（推理 + 行动）模式使智能体能够在实时环境中解决问题，尤其是在静态计划不足时。与其遵循固定脚本，ReAct 智能体交替进行推理和行动——采取一步行动，观察结果，并决定下一步该做什么。这使得智能体能够适应模糊性、不断演变的需求以及最佳路径不明确的情况。

例如，在企业IT支持中，由ReAct模式驱动的虚拟智能体可以实时诊断问题：它提出澄清问题，检查系统日志，测试可能的解决方案，并随着新信息的出现调整策略。如果问题变得更加复杂或超出了其范围，智能体可以将案例升级给人类专家，并附上一份已尝试内容的详细总结。

这些模式旨在组合使用。最有效的智能体式解决方案将工具使用、反思、规划、多智能体协作和适应性推理编织在一起——实现更快、更智能、更安全且适用于现实世界的自动化。

关于微软Azure AI Foundry

目前，微软的Azure AI Foundry已经支持多Agent模式开发，每个业务域的智能体被封装成独立模块，接口即协议，团队 A 的订单解析智能体可以零改动嵌入团队B的物流调度流程，知识、策略、甚至合规规则都能在组织间复用。

1400 多条现成的连接器把 SharePoint、Bing、各类 SaaS 和核心业务系统直接拉进智能体的“工具箱”，调用时自动携带企业身份和策略，无需再为每个集成写胶水代码。

原生支持A2A、MCP等主流模式，用户开发的智能体既可以和 AWS、GCP 上的外部智能体握手，也能与合作伙伴的私有模型对账，整个生态不再被云厂商锁定。

运行时的每一步都被自动拆解成可追踪的链路：智能体调用模型、访问数据库、触发审批流的每个动作都会生成带时间戳的指标和日志；内置的评估器持续对质量、合规、成本打分，异常即刻告警。

安全方面，每个智能体一出生就绑定托管的 Entra ID，RBAC、代表身份验证、策略引擎一路随行，再配合虚拟网络隔离，确保“正确智能体访问正确资源”成为默认而非附加。