小白也能快速看懂的 AI Agent 主流的设计模式🐶。

在进一步深入研究 Claude Code 之前，有必要在快速梳理下 Agent 的设计模式。因为我发现 Claude Code 的原理比 React 稍微灵活点。 本文可以解答一下问题：

• 说到 AI Agent 的设计模式，不知道大家知道有几种？

• 看似牛哄哄的设计模式，是如何被发现的？又是如何被使用的？

• 我们开发智能体一定需要借助框架吗？

首先就是大名鼎鼎的 ReAct ...

ReAct (Reasoning and Acting)

核心概念与工作原理

ReAct架构的核心是其“思想-行动-观察”（Thought-Action-Observation）的交错循环 。在此范式下，LLM不再是单纯地生成答案，而是扮演了一个中央控制器的角色 。首先，Agent通过“思想”（Thought）来分析任务、制定高层计划、分解子任务或处理异常情况。接着，它将思想转化为“行动”（Action），即调用外部工具，如搜索引擎、计算器或API 。当工具执行完毕后，Agent获得环境返回的“观察”（Observation），并利用这些新信息来指导下一轮的“思想”和“行动”，如此循环，直到任务完成 。  

与纯粹的Chain-of-Thought（CoT）推理方法相比，ReAct最本质的区别在于其将推理过程与外部世界进行了紧密结合。CoT仅依赖于模型内部知识进行逐步思考，这在处理需要最新信息或外部验证的任务时，极易陷入幻觉或错误传播

ReAct通过交错式的工具调用，将推理过程中的每一步都与现实世界的反馈进行核对，从而显著提升了答案的准确性和可信度（本质也就是强化学习）。这种设计范式将LLM从一个“内容生成器”提升为“任务执行器”，实现了从“开放式生成”到“闭环控制”的根本性转变。  

React 的设计想法并不难，它就源自于你我日常解决问题的方法。 举个开发的例子嘛，比如：

• 你写了一段程序（类似思考了一番）

• 然后放到编译器里运行一下（类似 Action，执行某种动作），

• 然后得到运行结果（来自现实环境的反馈），

• 再然后通过观察（看看运行结果），来决定下一步动作，

  • 是修复细节问题呢？

  • 还是不修了（退出编程循环）提交代码。

其实再抽象一层，这是所有人解决问题的一般“方法论”。就是实践 - 认识 - 再实践 - 再认识 - ...

对于一些刚接触的同学，肯定都会有个疑惑：为啥大模型的 API 通常都是无状态的（也就是大模型并不认识你，或者存储你的记忆），React 是如何转动的？

详细优缺点分析

优点： ReAct架构的动态适应性极强，能够根据实时的环境观察灵活调整其行动计划，有效应对不确定性和突发情况（事实上，后面所有的设计模式，本质都是基于 ReAct 的）。其显式的推理轨迹使得整个决策过程高度可解释，这不仅便于开发者进行调试，也增强了用户对Agent的信任度。

缺点： 每次工具调用都需要进行一次LLM推理，这导致ReAct的执行速度相对较慢，并会产生高昂的Token消耗。此外，由于其每次只规划下一步，这种“规划近视”可能导致Agent陷入局部最优解，而无法找到全局最优的行动路径。

典型应用场景

ReAct架构非常适合需要与外部环境进行持续交互的场景。例如，

• 在知识密集型问答任务中，Agent可以利用搜索引擎API动态检索信息，以验证和补充其内部知识（尤其是那种需要反复查阅的复杂问题，不是现在很多聊天应用上简单的“联网回答”功能）。

• 在模拟游戏环境或网页浏览等需要多步交互和决策的任务中，ReAct也能够灵活地进行路径探索和任务完成。

Plan & Execute

核心概念与工作原理

Plan & Execute（计划与执行）架构的出现，是对ReAct高成本和低效率问题的一种直接回应。其核心思想在于将Agent的工作流明确地分为两个独立的阶段：一个由功能强大的LLM负责的“规划”阶段，和一个由更轻量级或特定模型负责的“执行”阶段。在规划阶段，LLM一次性生成一个详细的、多步骤的静态计划。随后，执行器会根据这个计划逐一完成每个步骤，而无需每次都调用大型LLM进行决策。

与ReAct的主要区别在于，ReAct是动态的、反应式的，每一步都可能重新规划，这赋予了其灵活性；而Plan & Execute则是静态的、预先确定的。它牺牲了ReAct的实时适应性，换来了更高的执行效率和更低的运营成本。这种设计模式通过将“智慧”（规划）与“体力”（执行）解耦，为Agent的实际工程化提供了更具成本效益和可控性的方案。   

这个图和他的解释其实对不上，我在调研的时候也比较奇怪。

不过这个模式也不是重点，大家了解下知道就行。 有兴趣可以参考 langchain 的这个文章

详细优缺点分析

优点： 该架构显著减少了对昂贵大型LLM的调用次数，仅在初始规划和当计划失败需要重新规划时才使用，执行阶段可以利用更小、更快的模型，从而实现了更高的效率和成本节约。同时，由于它强制LLM在任务开始时就进行全局思考，有助于避免ReAct可能出现的局部最优问题 。  

缺点： 其主要局限在于鲁棒性较差。由于计划是静态的，Agent无法在执行过程中动态应对突发状况或错误，一旦某个步骤失败，除非重新启动整个规划流程，否则无法继续 。此外，许多Plan & Execute的实现仍依赖于串行执行，效率仍有提升空间 。  

典型应用场景

Plan & Execute架构适用于流程相对固定但步骤繁多、需要调用多种工具的复杂任务。例如，

• 自动化报告生成、数据分析工作流或保险理赔处理。 朋友 在这种预先定义的工作流中，LLM用于处理每个子任务中的模糊性，而整体流程则由静态计划严格控制 。

REWООO (Reasoning Without Observation)

核心概念与工作原理

ReWOO（Reasoning Without Observation，无观察推理）是Plan & Execute架构的一种高效变体。其核心理念在于，Planner一次性生成一个完整的、包含变量占位符的计划，然后Worker根据该计划执行，并由Solver进行结果汇总 。Planner的输出不仅包含推理步骤，还包括带变量赋值的工具调用，例如 #E1 = Tool[argument]。其中的变量（如#E1）代表前一步骤的输出，可以在后续步骤中直接引用，从而实现了数据的高效传递 。  

ReWOO与Plan & Execute的根本区别在于对变量的支持。传统的Plan & Execute在步骤间传递信息效率低下，而ReWOO通过引入变量，避免了在每个子任务执行后再次调用LLM进行数据传递和重新规划，从而显著提升了流程效率 。这种设计模式将编译原理中的“变量”概念引入自然语言计划，实现了更高效的数据流编排。

详细优缺点分析

优点： ReWOO通过一次性规划整个任务链，避免了ReAct中反复调用LLM所产生的冗余提示词和历史上下文，因此显著减少了Token消耗，提高了Token效率。此外，由于规划数据在理论上不依赖于工具的实时输出，该架构简化了模型的微调过程 。  

缺点： 尽管引入了变量，但其任务执行本质上仍是串行的，无法充分利用可以并行的任务 。与Plan & Execute类似，ReWOO的容错能力也较弱，一旦某个任务执行失败，整个流程可能会中断，需要重新开始 。  

典型应用场景

ReWOO架构特别适用于需要链式调用工具来获取信息，且工具之间需要传递数据。例如，

• 一个多步骤的知识问答任务，如“查询某超级碗球队的四分卫数据”，就需要先查询球队信息，再用结果作为输入去查询四分卫数据。

• 此外，它也适用于文档摘要和信息提取任务，通过规划多个步骤来处理文档的不同部分，然后将结果汇总。

这个 ReWoo 就想加快工具的使用，并且节省 Token 的目的。 但是他好像没有考虑「根据现实反馈调整策略」这一个特性，和 Plan & Execute 一样了。也就是没用循环了，直接退出了。

说实话，他说他是基于 React 的，我觉得实在是牵强，怎么能开历史倒车呢？

LLM Compiler

核心概念与工作原理

LLM Compiler架构被设计为进一步提升任务执行速度，其核心思想是让Planner生成一个任务的有向无环图（DAG），而非简单的列表 。这个任务图清晰地定义了所有任务、所需的工具、参数以及任务间的依赖关系。一个独立的任务调度单元会根据这个DAG，自动并行执行所有依赖已满足的任务，从而实现最大化的并发执行，提供显著的速度提升 。  

需要明确的是，LLM Compiler这一术语存在概念上的混淆。它既指由Meta发布的、专注于代码优化和编译器推理的预训练模型 ，也指一种创新的Agent架构 。本报告所讨论的是后者，即利用LLM生成任务图并进行高效并行执行的框架。  

LLM Compiler与ReWOO最根本的区别在于，它从根本上解决了ReWOO的串行执行限制，通过DAG将任务的执行从串行提升到了并行 。这标志着Agent架构的设计开始融合计算机科学中成熟的系统工程和算法优化思想，而非仅仅模仿人类的思维过程。  

详细优缺点分析

优点： 通过并行调用工具，LLM Compiler能够实现极高的执行效率，相比其他规划类方法，可获得显著的速度提升（论文中宣称可达3.6倍） 。这种速度提升也带来了成本节约，因为减少了总体执行时间 。此外，任务图的结构化输出便于理解和调试，提高了可解释性 。  

缺点： 该架构的工程实现难度较高，需要构建复杂的任务调度单元和依赖管理机制 。与所有预规划架构类似，LLM Compiler也面临单点任务失败可能导致整个流程中断的风险，鲁棒性仍然是其面临的挑战。  

典型应用场景

LLM Compiler架构非常适合需要同时获取多项独立信息或调用多个API以完成任务的场景。例如，

• 电商比价、多源数据整合或需要并发执行多个子任务以加速整体流程的应用 。

说实话，这后三个我感觉比较类似，他们俩的优化核心其实在于，React 太消耗 token 了，并且太慢了。

 你想如果我们需要去读10个文件，或者说做10个同样操作的事情。这样一个过程对于对 React 来说，需要至少使用10次以上。

于是他就通过构建 类似工作流的形式 去加速，哎 ... 

但 React 的核心优势就是用 “强化学习” 的思路获取了真实环境的反馈，像 REWООO 就舍弃了这一点。

我认为，基本上可以放弃这种方式了，他没法避免大模型幻觉问题。

反思与增强类架构深度剖析

反思与增强类架构的核心在于赋予Agent自我评估和从经验中学习的能力。它们超越了简单的规划执行，让Agent能够像人类一样进行自我批判、试错学习和元认知，从而实现持续的性能提升。

Basic Reflection (基础反思)

核心概念与工作原理

基础反思架构的核心思想是在任务完成后，显式地要求LLM对自己的输出进行“反思”和“批判” 。这种反思可以基于LLM自身的内在知识，也可以结合外部反馈（如代码编译错误或单元测试结果） 。Agent会利用这些批判性意见来指导新一轮的生成或行动，从而通过迭代循环来优化结果 。这种方法旨在自动化人类的“System 2”思维过程，即将有意识、有条理的思考作为LLM工作流的一个独立步骤，而不是被动地等待人类反馈 。  

与传统方法相比，基础反思的最大不同在于，它将反思明确地作为Agent工作流中的一个可编程步骤。这利用了LLM的元认知能力，即模型能够思考其自身的思考过程，并根据其内在逻辑进行自我纠正。 

详细优缺点分析

优点： 即使是简单的自反思循环，也能在代码生成和文本创作等任务中带来显著的性能提升 。这种方法可以帮助LLM减少输出中的偏见、毒性和政治立场倾向，从而提升其安全性与中立性 。  

缺点： 如果反思过程缺乏有效的外部反馈（如环境奖励或错误信息），Agent可能会陷入低效的自我循环中，无法找到正确的解决方案 。这种固定的循环模式可能不足以应对极其复杂的、需要深度试错才能解决的任务 。  

典型应用场景

基础反思最典型的应用场景是需要迭代优化的创作或编程任务。例如，

• 在文本创作中，Agent也可以在完成初稿后，根据预设的批判性标准（如逻辑一致性、内容完整性）进行自我评审和修正 。

这种设计模式他也是基于 React 的，算是一个重大分支，他的希望能够去减少大模型幻觉带来的影响，只不过他这个检测方式吧，它不是来自于工具调用真实世界的反馈，而是让另一个模型直接去“挑刺”。 也就是说，她的应用场地可能无法快速地冲工具箱里面去得到真实的反馈。或者这个工具要用非常的昂贵。以至于他必须经过一系列反思，才能决定去使用。

• 比如说最近使用的例子就是写文章，或者这种主观判断特别多的场景。非常适合这种左右互搏。

Reflexion (强化反思)

核心概念与工作原理

Reflexion框架将基础反思提升到了一个更高级的层次。它将“语言反馈”作为一种强化学习的替代品，让Agent通过跨试验（trial）的试错学习来不断改进其行为 。该框架利用一个“评估器”来判断当前行动轨迹的成功或失败，然后由一个“反思器”生成一段文本化的反思。这段反思作为“动态记忆”被存储起来，并在下一次尝试中被用作上下文，以指导Agent避免重复过去的错误 。  

Reflexion与基础反思的区别在于其引入了“动态记忆”和跨试验的学习机制 。基础反思通常局限于单次任务内的迭代，而Reflexion则通过累积并利用过去的成功与失败经验，实现Agent在多个任务尝试之间的持续改进。这种将语言作为一种通用“强化信号”的范式，解决了Agent在长轨迹任务中常犯的“重复性错误”和“幻觉循环”问题 。  

注：在某些文献中，该架构的拼写可能出现“Reflextion”的变体，但其原始论文和主流社区所使用的正确名称为“Reflexion”。

详细优缺点分析

优点： Reflexion无需对底层模型进行微调，仅通过文本反馈就能实现显著的性能提升 。它在需要多次尝试才能成功的复杂任务（如编程、顺序决策）上表现出色，成功率远超基础的ReAct 。此外，由于其记忆是显式的反思文本，Agent的“学习”过程透明可追踪，提供了更高的可解释性 。  

缺点： 该框架的有效性高度依赖于LLM能否准确评估自己的表现并生成有用的反思 。尽管引入了记忆，但对于极其复杂的任务，滑动窗口或有限容量的记忆仍是Agent长期发展的瓶颈 。  

典型应用场景

Reflexion架构非常适用于需要从失败中汲取教训以找到解决方案的复杂任务。在类似AlfWorld这样的多步、高难度环境中，Agent可以通过记忆过去的失败路径来避免重复犯错，从而找到正确的行动序列。在编程和代码生成任务中，Reflexion Agent可以从编译错误和测试失败中学习，从而编写出更高质量的代码，在HumanEval等基准测试上甚至超越了无反思的GPT-4基线 。

LATS (Language Agent Tree Search)

核心概念与工作原理

LATS（Language Agent Tree Search）是LLM Agent架构的集大成者，它将语言模型的推理能力与经典的**蒙特卡洛树搜索（MCTS）**算法完美结合，创造了一个能够探索多条可能路径并进行深度决策的框架 。LATS将LLM作为Agent、价值函数和优化器，通过树状搜索同时探索多个ReAct序列，并利用自反思和外部反馈来评估和回溯最优路径 。  

LATS与Self-Discover的区别在于，Self-Discover是为任务寻找一条最佳的“思考路径”，然后单路径执行；而LATS则是通过多路径探索来寻找最佳的“行动序列” 。它在每次决策点都生成多个可能的行动分支，并根据其价值评估进行权衡，从而避免在单一路径上陷入困境。这种多路径探索与反思的结合，使其在复杂决策空间中表现出卓越的鲁棒性。   

详细优缺点分析

优点： LATS能够在复杂决策空间中进行深度探索，有效避免在单一路径上陷入死胡同或重复循环 。该架构在编程、问答和网页浏览等任务上均表现出优越的性能和通用性 。它有机地融合了ReAct的行动能力、Reflexion的反思反馈和树状搜索的规划优势，是一种综合性的强大架构 。  

缺点： 探索多条路径需要大量的LLM调用，导致Token消耗和计算成本极高，这成为了该架构的核心瓶颈 。此外，LATS的成功依赖于环境能够支持“回溯”（即回到过去的某个状态），这在大规模的现实应用中可能难以实现 。  

典型应用场景

LATS架构特别适用于需要深度探索和权衡多种可能性的复杂决策任务，例如复杂策略规划、多步编程等。它的出现标志着Agent的智能水平达到了一个新高度，即能够进行深思熟虑的、多维度的决策。

总结

总结来看，

通用场景，React 作为最基础的设计模式他的本身其实很简单的，但是

• 因为他每次限定了自己只能执行一个程序，因此他也是比较慢的。

• 因此呢，出现了一些性能优化，比如工具并行执行，但是如果要想保持优化的同时也保留 React 灵活调整的策略，就需要打破每次只能执行一个工具的限制。这也是 Plan & Execute 和 LLM Compiler，所做的事。更进一步呢，如果我们希望工具之间能够进行信息传输，可以使用 REWООO，

• 但是这一些，请交给 LLM 去计划，做出工作流的话，产品化之路会很艰难。

我们整个设计的核心：还是希望能够获取到一些真实情况的反馈，用于监督和避免模型出现幻觉的情况。比如编程领域。 但是并不是每次我们都能够简单地构造出这样的反馈，或者说很多时候我们并没有一个客观的评价标准，比如说写文章。这个时候我们就需要大模型进行一些自我纠正，以保证整体的结果更能 Match 到用户的意图。 就是 Basic Reflection 和 Reflexion

除此之外，我们还需要他去解决一些探索性的问题。那么对于这种情况我们希望他足够发散，并且发展想法进行具体落实，就是 LATS

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