在构建领域特定 AI 代理时，从医疗、金融、零售等跨行业开源项目中提炼通用模式，能显著加速工程化落地。这些模式聚焦于编排（orchestration）、工具集成（tooling）和评估（eval），避免从零试错，提供可复用的架构蓝图。
首先，审视编排模式。跨行业项目普遍采用 “主管 + 工作者”（supervisor + workers）架构，例如 CrewAI 中的 recruitment workflow，将任务分解为匹配简历、评分候选人等子代理协作。在医疗领域，如 HIA Health Insights Agent，“analyses medical reports and provide health insights”；金融如 Automated Trading Bot，“Automates stock trading with real-time market analysis”；零售 Product Recommendation Agent 类似。这些项目显示，主管代理负责路由决策，工作者专注领域工具调用。通用参数：主管使用 GPT-4o-mini，温度 0.3；工作者 3-5 个，内存限制单代理状态 < 10KB；循环阈值 max_iterations=5，回退至人类干预。
更高级的层级编排（hierarchical teams）在 Langgraph 项目中常见，如 multi-agent supervisor 下嵌套 sub-agents。医疗诊断代理可分层：前端解析报告→中层推理→后层生成洞见；金融预测分预测器、风险评估器、执行器。参数清单：层级深度≤3；每层工具调用超时 30s；状态持久化使用 Redis，TTL=1h。反射模式（reflection）进一步提升鲁棒性，代理自审输出，如 Langgraph reflection agent “critique and revise its own outputs”。落地：插入 critic 节点，prompt 模板 “评估准确性 [0-10]，若 < 8 则重试，最多 2 轮”。
其次，工具集成模式高度模块化。RAG 变体主导跨领域检索：Adaptive RAG 动态评估查询复杂度（Langgraph 教程），医疗用于报告检索、金融 K 线数据、零售用户历史。参数：检索 top-k=5-10，嵌入模型 text-embedding-3-small，重排序使用 cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2，分数阈值 > 0.7。Agentic RAG 让代理自主选策略，如先 web search 后本地 DB。SQL 工具在金融 / 零售库存查询中普及，Langgraph SQL agent“fetches tables, generates query, executes”。清单：工具注册 LangChain Hub，函数签名严格（input schema JSON），错误处理 retry=3，fallback 至 mock 数据。代码执行工具（AutoGen）用于动态分析，如医疗图像处理、金融回测。安全参数：sandboxed env (Docker)，黑名单 syscalls，输出校验正则。
评估模式强调模拟与指标驱动。Chatbot simulation evaluation（Langgraph）生成用户轨迹测试鲁棒性，医疗模拟患者问答、金融交易场景。AgentEval（AutoGen）多代理评估效用，“assessing utility of LLM-Powered Applications”。可落地指标：成功率 > 85%（task completion），延迟 < 5s / 交互，幻觉率 < 5%（fact-check gold dataset），成本 < 0.01$/query。监控清单：Prometheus 采集 LLM tokens/calls，Grafana dashboard 阈值警报；A/B 测试新模式 vs baseline，回滚策略若成功率降 > 10%。医疗特限 HIPAA 脱敏，金融模拟真实 tick 数据。
实施清单：
- 选框架：CrewAI 入门，Langgraph 复杂流程。
- 领域适配：医疗 + HL7 工具，金融 + Yahoo Finance API，零售 + Shopify SDK。
- 部署：FastAPI+SSE 流式，Kubernetes scaling autoscaler CPU>70%。
- 迭代：每周模拟 1000 轨迹，fine-tune LoRA on domain data。
这些模式源于 500 + 项目实践，确保代理高效、可靠、可扩展。
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