Design — Agent Patterns Lab（Python, uv, offline-first）

日期：2026-04-25
状态：v0（设计确认后开始实现 Iter 0）

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目标

• 用纯 Python 从 0 到 1 实现主流 Agent Design Patterns 的最小参考代码
• 默认离线可跑（MockLLM），让读者专注在“控制流/状态/边界”的核心代码
• 真实模型（OpenAI/Anthropic）只做薄适配器，不引入大型框架
• 每个 pattern 都配套：概念说明（Mermaid + 为什么存在）+ demo + 回归测试

Non-goals

• 不做端到端产品与 UI
• 不引入 LangChain/LangGraph 作为核心依赖
• 不追求覆盖所有论文/冷门模式（以常用、可组合为主）

关键约束与设计选择

• 离线优先：examples/、tests/ 默认使用 MockLLM
• 可观测：所有 runner/模式要能通过 Tracer 看到关键事件（LLM/tool/guardrail/handoff…）
• 可组合：模式实现优先以“小接口 + 小模块”组合，不写隐式魔法
• 依赖管理：使用 uv；extras 形式引入可选依赖（openai、anthropic 等）

Repo 结构（目标形态）

• AGENT_DESIGN_PATTERNS_REPORT.md：模式全景大纲
• ITERATION_PLAN.md：迭代计划（每轮输入/输出/验收）
• src/agent_patterns_lab/runtime/：最小运行时
• src/agent_patterns_lab/patterns/：模式实现
• examples/：可运行 demo（离线）
• tests/：回归测试（离线）

下一步

按 ITERATION_PLAN.md 执行 Iter 0 → Iter 1 …（逐步扩展 patterns 与横切能力）。