5种Agent技能设计模式解析：提升ADK开发效率的关键实践

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在 ADK（Agent Development Kit）开发中，我们经常遇到以下问题：

强耦合 ：业务逻辑与底层实现紧密绑定，修改一处可能影响整个系统
扩展困难 ：新增功能需要修改大量现有代码，违背开闭原则
维护成本高 ：复杂的条件分支和状态判断导致代码难以理解和调试

这些痛点严重影响了开发效率和系统可靠性。接下来，我们将介绍 5 种能有效解决这些问题的设计模式。

适用场景 ：
– 异步消息处理
– 松耦合的组件通信

优势：
– 降低系统耦合度
– 天然支持异步处理

劣势：
– 调试困难
– 事件流难以追踪

适用场景 ：
– 算法或策略需要动态切换
– 多种业务变体共存

优势：
– 运行时灵活切换策略
– 符合开闭原则

劣势：
– 策略类数量可能膨胀
– 需要客户端了解策略差异

适用场景 ：
– 复杂状态转换
– 业务流程中有明确状态

优势：
– 状态转换逻辑清晰
– 避免条件分支爆炸

劣势：
– 状态数量多时复杂度高
– 不易处理并发状态

适用场景 ：
– 动态添加功能
– 避免子类膨胀

优势：
– 运行时扩展功能
– 保持单一职责原则

劣势：
– 多层装饰时调试困难
– 可能引入微小性能开销

适用场景 ：
– 多级处理流程
– 动态确定处理对象

优势：
– 解耦请求发送者和接收者
– 灵活调整处理顺序

劣势：
– 请求可能未被处理
– 影响性能（长链情况下）

class Event:
    def __init__(self, type, data):
        self.type = type
        self.data = data

class EventHandler:
    def handle(self, event):
        pass

class EventDispatcher:
    def __init__(self):
        self.handlers = {}

    def register(self, event_type, handler):
        if event_type not in self.handlers:
            self.handlers[event_type] = []
        self.handlers[event_type].append(handler)

    def dispatch(self, event):
        # O(n) 复杂度，n 为 handler 数量
        for handler in self.handlers.get(event.type, []):
            handler.handle(event)

public interface BillingStrategy {double calculate(double rawPrice);
}

public class NormalStrategy implements BillingStrategy {
    @Override
    public double calculate(double rawPrice) {return rawPrice;}
}

public class HappyHourStrategy implements BillingStrategy {
    @Override
    public double calculate(double rawPrice) {return rawPrice * 0.5; // 50% 折扣}
}

public class Customer {
    private BillingStrategy strategy;

    public void setStrategy(BillingStrategy strategy) {this.strategy = strategy;}

    public void pay(double amount) {System.out.println("应付金额:" + strategy.calculate(amount));
    }
}