Agentic Patterns

Source: https://github.com/nibzard/awesome-agentic-patterns at 87538fdeccf6
License: Apache-2.0
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This edition is an AI-assisted translation.

Awesome Agentic Patterns

自律型または半自律型の AI エージェントが本番環境で有用な作業を行うための、実践的な工夫、ワークフロー、小規模アーキテクチャなど、エージェント型 AI パターンを厳選したカタログです。

なぜ？ チュートリアルは簡単なデモを示しますが、実際の製品には複雑な部分があります。このリストでは、その差を埋める再利用可能なパターンを紹介し、より賢く高速なエージェントの開発を支援します。

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パターンの条件

• 再現可能 – 複数のチームで利用されている。
• エージェント中心 – AI エージェントの認識、推論、行動を改善する。
• 追跡可能 – ブログ記事、講演、リポジトリ、論文などの公開資料に基づいている。

これらの条件を満たすリンクは、ぜひここに追加してください。

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🌐 ウェブサイトを見る

アクセス： https://agentic-patterns.com

ウェブサイトでは、この README に加えて便利な探索ツールを提供しています。

• Pattern Explorer：カテゴリ、状態、複雑さなどで全パターンを閲覧、絞り込み、検索できます
• Compare Tool：複数のパターンに共通する属性を並べて比較できます
• Decision Explorer：用途に適したパターンを見つけるための対話型ガイドです
• Graph Visualization：パターン間の関係とつながりを視覚的に表示します
• Pattern Packs：一般的なエージェントアーキテクチャ向けに選定されたパターン集です
• Developer Guides：パターンの選び方と使い方を詳しく説明するドキュメントです
• Dark Mode：あらゆる環境で快適に読める完全なテーマ対応です

Astro で構築し、Vercel にデプロイされています。ソースコードは apps/web/ にあります。

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カテゴリの概要

カテゴリ	内容
コンテキストとメモリ	スライディングウィンドウ選定、ベクトルキャッシュ、エピソード記憶
フィードバックループ	コンパイラー、CI、人によるレビュー、自己修復型の再試行
学習と適応	Agent RFT、スキルライブラリ、分散ベースの RL
オーケストレーションと制御	タスク分解、サブエージェントの生成、ツールのルーティング
信頼性と評価	ガードレール、評価ハーネス、ログ記録、再現性
セキュリティと安全性	分離 VM、個人情報のトークン化、セキュリティスキャン
ツール利用と環境	Shell、ブラウザー、DB、Playwright、サンドボックスの工夫
UX とコラボレーション	プロンプトの引き継ぎ、ステージ済みコミット、非同期バックグラウンドエージェント

カテゴリは固定ではありません。よりよい分類があれば PR を作成してください。 以下の表は patterns/ フォルダーから自動生成されます。

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コンテキストとメモリ

• Agent-Powered Codebase Q&A / Onboarding
• Context Budget as a Governed Resource
• Context Window Anxiety Management
• Context Window Auto-Compaction
• Context-Minimization Pattern
• Cross-Agent Lesson Sharing via Git
• Curated Code Context Window
• Curated File Context Window
• Dynamic Context Injection
• Episodic Memory Retrieval & Injection
• Filesystem-Based Agent State
• Layered Configuration Context
• Memory Synthesis from Execution Logs
• Proactive Agent State Externalization
• Progressive Disclosure for Large Files
• Prompt Caching via Exact Prefix Preservation
• Schema-Guided Graph Retrieval for Multi-Hop Reasoning
• Self-Identity Accumulation
• Semantic Context Filtering Pattern
• Session-Scoped Context Runtime for Agent Tools
• Tool Search Lazy Loading
• Working Memory via TodoWrite

フィードバックループ

• AI-Assisted Code Review / Verification
• Background Agent with CI Feedback
• Coding Agent CI Feedback Loop
• Deterministic Grader in the Loop
• Dogfooding with Rapid Iteration for Agent Improvement
• Graph of Thoughts (GoT)
• Incident-to-Eval Synthesis
• Inference-Healed Code Review Reward
• Iterative Prompt & Skill Refinement
• Reflection Loop
• Rendered UI Finish Gate
• Rich Feedback Loops > Perfect Prompts
• Self-Critique Evaluator Loop
• Self-Discover: LLM Self-Composed Reasoning Structures
• Spec-As-Test Feedback Loop
• Tool Use Incentivization via Reward Shaping

学習と適応

• Agent Reinforcement Fine-Tuning (Agent RFT)
• Commitment Ledger with Reality-Gated Credit
• Compounding Engineering Pattern
• Frontier-Focused Development
• Memory Reinforcement Learning (MemRL)
• Persistent Test Memory Feedback Loop
• Shipping as Research
• Skill Library Evolution
• Variance-Based RL Sample Selection

オーケストレーションと制御

• 402-First Machine Payments (Price-Before-Work Tool Purchases)
• Action-Selector Pattern
• Agent Modes by Model Personality
• Agent-Driven Research
• Artifact-Driven Analysis Pipeline Orchestration
• Autonomous Workflow Agent Architecture
• Board-Mediated Async Inter-Agent Coordination
• Budget-Aware Model Routing with Hard Cost Caps
• Burn the Boats
• Capability-Escrow-Receipt
• Classify-Then-Act for Background Agents
• Conditional Parallel Tool Execution
• Continuous Autonomous Task Loop Pattern
• Cross-Cycle Consensus Relay
• Cross-Domain Agent Conflict Resolution
• Custom Sandboxed Background Agent
• Declarative Multi-Agent Topology Definition
• Design-Time File Partition as Concurrency Control
• Deterministic Zero-LLM Orchestration
• Discrete Phase Separation
• Disposable Scaffolding Over Durable Features
• Distributed Execution with Cloud Workers
• Dual LLM Pattern
• Dual-Rail Message Delivery
• Economic Value Signaling in Multi-Agent Networks
• Explicit Posterior-Sampling Planner
• Factory over Assistant
• Feature List as Immutable Contract
• Hybrid LLM/Code Workflow Coordinator
• Inference-Time Scaling
• Initializer-Maintainer Dual Agent Architecture
• Inversion of Control
• Iterative Multi-Agent Brainstorming
• Lane-Based Execution Queueing
• Language Agent Tree Search (LATS)
• LLM Map-Reduce Pattern
• Markdown Polis — Multi-Vendor Agent Coordination via Filesystem Constitution
• Multi-Model Orchestration for Complex Edits
• Non-Generative Judgment Routing with Typed Escalation
• Opponent Processor / Multi-Agent Debate Pattern
• Oracle and Worker Multi-Model Approach
• Parallel Tool Call Learning
• Plan-Then-Execute Pattern
• Planner-Worker Separation for Long-Running Agents
• Progressive Autonomy with Model Evolution
• Progressive Complexity Escalation
• Recursive Best-of-N Delegation
• Self-Rewriting Meta-Prompt Loop
• Signal-Driven Agent Activation
• Specification-Driven Agent Development
• Stop Hook Auto-Continue Pattern
• Sub-Agent Spawning
• Subject Hygiene for Task Delegation
• Swarm Migration Pattern
• Three-Stage Perception Architecture
• Tool Capability Compartmentalization
• Tool Selection Guide
• Tracker-as-Desired-State Reconciliation
• Tree-of-Thought Reasoning
• Workspace-Native Multi-Agent Orchestration

信頼性と評価

• Action Caching & Replay Pattern
• Adaptive Sandbox Fan-Out Controller
• Agent Circuit Breaker
• Anti-Reward-Hacking Grader Design
• Asynchronous Coding Agent Pipeline
• Canary Rollout and Automatic Rollback for Agent Policy Changes
• CriticGPT-Style Code Review
• Dead-Man’s Switch for Scheduled Agent Jobs
• Evidence-Layered Evaluation for Interactive Agents
• Extended Coherence Work Sessions
• Failover-Aware Model Fallback
• Lethal Trifecta Threat Model
• LLM Observability
• Merged Code + Language Skill Model
• No-Token-Limit Magic
• Orchestration Prompt-Writing Benchmark
• Out-of-Process Provider-Boundary Replay
• Output Verification Loop
• Own-Check Fault Injection
• Reasoning-Token Firewall
• Reliability Problem Map Checklist for RAG and Agents
• RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback)
• Schema Validation Retry with Cross-Step Learning
• Skill Activation as a Precision/Recall Measurement
• Structured Output Specification
• Subagent Compilation Checker
• Tier Auto-Apply by Mechanical Impact
• Versioned Constitution Governance
• Workflow Evals with Mocked Tools

セキュリティと安全性

• Authenticated Authority Channel
• Black-Box Skill Invocation
• Consequence-Family Coverage Audit
• Cryptographic Governance Audit Trail
• Denial Tracking & Permission Escalation
• Deterministic Security Scanning Build Loop
• Deterministic Threat Rule Scanning
• Evidence Questions, Not Verdict Questions
• Exact-Action Authorization Binding
• External Credential Sync
• Hook-Based Safety Guard Rails for Autonomous Code Agents
• Isolated VM per RL Rollout
• Local-First Credential Broker
• Non-Custodial Spending Controls
• One OS User per Agent
• PII Tokenization
• Policy-Gated Tool Proxy
• Sandboxed Tool Authorization
• Soulbound Identity Verification
• Transitive Vouch-Chain Trust
• Zero-Knowledge Verified Agent Egress
• Zero-Trust Agent Mesh

ツール利用と環境

• Agent SDK for Programmatic Control
• Agent-First Tool Discovery
• Agent-First Tooling and Logging
• Agentic Search Over Vector Embeddings
• AI Web Search Agent Loop
• CLI-First Skill Design
• CLI-Native Agent Orchestration
• Code Mode MCP Tool Interface Improvement Pattern
• Code-Over-API Pattern
• Code-Then-Execute Pattern
• Cross-Protocol Agent Discovery
• Dual-Use Tool Design
• Dynamic Code Injection (On-Demand File Fetch)
• Egress Lockdown (No-Exfiltration Channel)
• Filesystem-Mediated Host Delegation
• Intelligent Bash Tool Execution
• LLM-Friendly API Design
• MCP Pattern Injection
• Multi-Platform Communication Aggregation
• Multi-Platform Webhook Triggers
• Patch Steering via Prompted Tool Selection
• Precomputed Code Graph Lookup
• Progressive Tool Discovery
• Shell Command Contextualization
• Static Service Manifest for Agents
• Tool Use Steering via Prompting
• Unified Tool Gateway
• Virtual Machine Operator Agent
• Visual AI Multimodal Integration

UXとコラボレーション

• Abstracted Code Representation for Review
• Agent-Assisted Scaffolding
• Agent-Friendly Workflow Design
• AI-Accelerated Learning and Skill Development
• Chain-of-Thought Monitoring & Interruption
• Codebase Optimization for Agents
• Democratization of Tooling via Agents
• Dev Tooling Assumptions Reset
• Human-in-the-Loop Approval Framework
• Latent Demand Product Discovery
• Milestone Escrow for Agent Resource Funding
• Proactive Trigger Vocabulary
• Seamless Background-to-Foreground Handoff
• Spectrum of Control / Blended Initiative
• Team-Shared Agent Configuration as Code
• Verbose Reasoning Transparency

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AI アシスタント向け（llms.txt）

このプロジェクトには llms.txt が含まれています。AI アシスタントや LLM が適切なパターンを理解して推薦するための、機械可読なドキュメントです。

内容：

• パターンのカテゴリとその目的
• 簡潔な説明付きの主要パターン
• AI アシスタント向けの利用ガイドライン
• ユースケースの要件に基づくパターン選択戦略

AI アシスタントを開発する方へ： llms.txt ファイルをコンテキストとして LLM に渡すことで、パターンの推薦を改善できます。次の用途に最適化されています。

• このカタログをインデックス化する RAG システム
• パターンを提案する AI コーディングアシスタント
• エージェント型パターンを推薦する LLM 搭載ツール

アクセス： https://agentic-patterns.com/llms.txt （apps/web/public/llms.txt でも利用できます）

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3 ステップで貢献する

1. Fork してブランチを作成 → git checkout -b add-my-pattern
2. 上記のテンプレートを使って patterns/ にパターンファイルを追加します。
3. bun run build:data を実行して、README の自動生成セクションとサイトデータを更新します。
4. Add: my-pattern-name というタイトルで PR を作成します。
5. このリポジトリはパターンを重視しています。製品の告知や宣伝が主な提案は、技術的に妥当でも却下されます。

詳細は CONTRIBUTING.md を参照してください。

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きっかけ

本プロジェクトは記事 「AI コーディングエージェントの構築で Sourcegraph が学んだこと」（2025 年 5 月 28 日）と、継続中の動画日記 Raising an Agent をきっかけに始まりました。初期のパターンの多くはそこで得られた教訓に基づいています。経験を公開してくれる皆さんに感謝します。

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ライセンス

Apache‑2.0。 LICENSE を参照してください。

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Star の推移