微软近日在官方网站上公布了一系列关于智能体（Agent）设计的常用模式与实际应用案例，旨在助力用户迅速构建功能强大的自动化AI助手，为企业运营注入新动力。
区别于传统的RPA（机器人流程自动化）和自动化脚本，智能体不仅具备自动化处理能力，更能依据实际业务场景进行逻辑推理、协同作业，缩小知识与成果间的差距，发掘新见解，从而为企业带来更高的商业价值。
微软基于丰富的业务实践，提炼出以下五种核心智能体应用模式：
首先是“工具使用模式”。智能体能够直接与企业内部系统互动，检索数据、调用API、触发工作流及执行交易，实现从提供信息到完成任务的全面升级。以往，企业流程中常包含多个手动环节，员工需在多个系统间来回切换，耗时且易出错。而智能体通过API调用、工作流触发及交易执行，将这些碎片化的操作整合为无缝流程，极大提升了效率。
以富士通为例，其销售提案流程曾涉及数据库查询、竞争对手数据抓取及PPT整合等多个步骤，耗时较长。通过部署三个专门智能体，分别负责数据分析、市场研究及文档创建，整体耗时减少了67%。
“反思模式”则赋予智能体评估并改进自身输出的能力。在合规、金融等高风险领域，智能体通过自我检查循环，自动纠正错误、双重检查计算或确保信息合规，有效降低了错误成本。
在金融行业中，智能体在生成客户理财产品收益报告时，若出现数据疏漏，反思模式将触发自我检查，核对数据、重新计算并自动修正错误，确保报告准确无误。
“规划模式”使智能体能够将高级目标分解为具体任务，跟踪进度并适应需求变化。ContraForce的智能体式安全交付平台通过规划智能体，将安全服务交付自动化，显著提高了事件调查和响应的效率。
“多智能体模式”强调团队协作，通过连接专注于不同工作流程阶段的智能体，形成一个由协调器管理的网络。这种模块化设计提高了敏捷性、可扩展性及易于演变的能力，同时确保了责任和治理的清晰。
JM Family采用此模式，部署了涵盖需求编写、编码、文档及质量保证的智能体网络，在协调器的管理下，开发周期显著缩短，部署时间节省了高达60%。
“ReAct（推理+行动）模式”使智能体能够在实时环境中灵活应对问题，尤其是在静态计划不足时。智能体通过交替进行推理和行动，观察结果并决定下一步行动，适应模糊性、不断演变的需求及最佳路径不明确的情况。
在企业IT支持中，ReAct智能体能够实时诊断问题，提出澄清问题、检查系统日志、测试解决方案，并随着新信息调整策略，有效提升了问题解决效率。
微软Azure AI Foundry平台已支持多智能体模式开发，智能体模块间通过接口协议实现无缝连接，促进了知识、策略及合规规则在组织间的复用。Azure AI Foundry提供了1400多条现成的连接器，将SharePoint、Bing及各类SaaS和核心业务系统整合至智能体工具箱，简化了集成过程。同时，平台原生支持A2A、MCP等主流模式，确保了智能体生态的开放性及灵活性。
