A25 · Design an Agentic AI System A25 · 设计自主 Agent 系统
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Prompt: "Design an Agentic AI System." — Exponent (MLE role). Credibility B/C.
The four core components四大核心组件
- LLM reasoning engine: CoT / ToT / ReAct; produces plans and tool calls.LLM 推理引擎：CoT/ToT/ReAct；产出 plan 与工具调用。
- Planning module: task decomposition, self-reflection, goal monitoring.规划模块：任务分解、自我反思、目标监控。
- Memory: short-term (scratchpad) + long-term (vector store + episodic summaries).记忆：短期（scratchpad）+ 长期（向量库 + 情景摘要）。
- Tool use: typed tool API (function calling) + MCP for standardized external integrations.工具使用：类型化工具 API（function calling）+ MCP 标准化外部集成。
Anthropic's MCP is a must-name必须提到 Anthropic 的 MCP
Model Context Protocol reduces the N×M tool-integration problem to N+M by standardizing the agent↔tool contract. Mention it and you signal current awareness.MCP 把 N×M 的工具集成问题降到 N+M——标准化了 Agent↔Tool 合约。提到它 = 现代认知的信号。
Multi-agent patterns (Gulli Ch 7)多 Agent 架构（Gulli 第 7 章）
- Orchestrator pattern: one agent delegates to specialist agents.编排者模式：一个 agent 分派给专家 agent。
- Blackboard: shared memory with multiple agents reading/writing.黑板架构：多 agent 读写共享记忆。
- Conversational: agents as peers debating (actor-critic).对话式：agents 作为同辈辩论（演员-评论家）。
- Role-based: domain-specialist agents (planner, coder, reviewer).角色式：领域专家 agent（规划器、编码器、评审）。
Safety & loop-prevention安全与循环防护
- Max-step limit per plan; detect repeated same-action-same-state loops.每 plan 最大步数；检测相同 state+action 的循环。
- Tool-call approval gate for destructive actions (delete, payment).破坏性操作（删除、支付）的工具调用审批门。
- Sandboxed execution environment for code/shell tools.代码/shell 工具的沙箱执行环境。
- Audit log of every tool call with inputs/outputs.记录每次工具调用的输入/输出到审计日志。