【爆肝整理】17种AI Agent架构全解析！从ReAct到多智能体系统，小白程序员也能秒懂的Agent设计指南

本文详解17种AI Agent架构，分为闭环反馈、动态规划、集体智能、认知增强、复杂调度与自我进化六大类，涵盖反思架构、ReAct、多智能体系统等主流设计。这些架构通过工程化确定性约束模型不确定性，是构建高性能AI应用的基础。实际开发中常根据业务复杂度组合使用，如用元控制器分发任务，ReAct处理执行，试运行挂架确保安全。

大靠山

926人浏览 · 2025-12-30 17:35:25

大靠山 · 2025-12-30 17:35:25 发布

在 Agent 实践中，仅通过 Prompt 很难处理复杂、多步且需要精确度的任务。为了解决这些问题，业界演化出了比较多 Agent 架构，比如知名的 ReAct。

最近看到一个开源项目，详细整理了主流的 17种 Agent 设计架构，本文针对这些架构概念进行了简单整理。

原文出处在文末

1. 闭环反馈：从生成到自省

01 反思架构（Reflection）

逻辑： 引入“生成-评价”的双闭环机制。

设计逻辑：

LLM 在输出初步结果后，由另一个（或同一个）LLM 实例扮演审计角色，检查逻辑漏洞、代码错误或合规性，并反馈修改意见，直到达到预设标准。
**价值：**显著提升代码质量与长文本的严谨性。它可以将算法复杂度从不可控状态，通过迭代优化至更优解。

02 工具增强（Tool Use / Function Calling）

逻辑： 通过 API 扩展 LLM 的能力边界。

设计逻辑：

赋予模型访问外部环境的权限（如数据库、搜索引擎、计算器）。模型不再仅凭预测概率输出，而是根据需求生成结构化指令（JSON/SQL）调用外部工具，并整合返回结果。
适用场景：需要强事实性、实时数据或高精度计算的任务。

2. 动态规划：解决逻辑复杂性

03 ReAct（推理 + 行动）

逻辑： 交替生成推理轨迹（Thought）和操作指令（Action）。

设计逻辑：

模拟人类“边想边做”的过程。模型在每一步行动后都会观察（Observation）环境反馈，并根据反馈更新下一步的推理。
价值：

具备极强的容错性和动态调整能力，适合处理路径不确定的“多跳”问答任务。

04 结构化规划（Planning）

逻辑： 任务分解（Decomposition）先于执行。

设计逻辑：

对于目标明确的复杂任务，先将大目标拆解为可执行的子任务序列（Plan），然后按序执行。
价值：

相比 ReAct 的动态调整，Planning 更加高效且透明，适合 SOP（标准作业程序）明确的业务流程。

3. 集体智能：多 Agent 协作范式

05 多智能体系统（Multi-Agent Systems）

逻辑： 基于角色的任务解耦（Role-based Decomposition）。

设计逻辑：

将复杂任务拆交给多个专业 Agent。例如，让专注于代码的 Agent 与专注于测试的 Agent 协作。
价值：

降低了单个 Prompt 的指令复杂度（Prompt Swelling），通过相互博弈和协作提升整体系统的健壮性。

06 PEV（规划-执行-验证）

逻辑： 引入显式的“质量关卡”。

设计逻辑：

在执行链条中插入独立验证层。如果验证不通过，系统会自动回溯到 Planning 阶段重新审视方案。
适用：

金融、法律等对错误零容忍的场景。

07 黑板系统（Blackboard Architecture）

逻辑： 异步、非线性的专家协作。

设计逻辑：

所有 Agent 共享一个中心化数据源（黑板）。Agent 根据当前状态判断自己是否能贡献价值，从而被动态调用。
优势：

打破了固定流转的僵化，适合处理多模态协同或极其复杂的开放式问题。

4. 认知增强：记忆与长线推演

08 存储栈架构（Episodic + Semantic Memory）

逻辑： 构建 Agent 的“长期资产”。

设计逻辑：

结合向量数据库（存储对话历史、行为轨迹）和图数据库（存储实体关系、知识图谱），让 Agent 能够跨 Session 记住用户偏好和事实。
价值：

解决上下文长度限制，实现真正意义上的个性化。

09 思维树（Tree-of-Thoughts）

逻辑： 并行搜索与启发式剪枝。

设计逻辑：

针对逻辑难题，LLM 不再沿单一直线思考，而是生成多个分支思路。系统通过评估模型对各分支进行评分，舍弃低分路径，深挖潜力路径。
适用：

创意写作分支探索、数学难题证明、策略规划。

10 模拟器架构（World Model / Simulator）

逻辑： 在“心理模型”中进行事前演练。

设计逻辑：

在执行高风险操作前，Agent 在虚拟环境（模拟器）中预测行动后果。根据模拟反馈调整真实决策。
价值：

极大地降低了在金融交易、机器人控制等领域的试错成本。

5. 复杂调度与集体决策：应对大规模任务

11. 元控制器 (Meta-Controller)：智能任务路由

逻辑： 引入一个“总调度员”角色。

设计逻辑：

针对多领域的复杂请求，元控制器不直接解决问题，而是先分析任务类型（如编程、科研、闲聊），再将其分发给最匹配的“专家 Agent”。
价值：

它是构建“全能型 AI 平台”的核心，能有效降低单一 Agent 因处理非擅长领域任务而产生的性能衰减。

12. 图谱世界模型 (Graph / World-Model Memory)：实体关系的深度推演

逻辑： 将记忆从“文本块”升级为“逻辑图谱”。

设计逻辑：

不同于向量搜索的模糊匹配，该架构通过图数据库（如 Neo4j）存储实体间的逻辑关系（如 A 是 B 的母公司）。
价值：

支持复杂的多跳推理（Multi-hop Reasoning）。当 Agent 需要回答“该公司子公司的 CEO 去年有何动态”时，图谱架构能提供比 RAG 更精确的路径。

13. 集成架构 (Ensemble)：减少偏差的“多数表决”

逻辑： 类似机器学习中的集成学习（Ensemble Learning）。

设计逻辑：

让多个独立 Agent 以不同视角（或不同模型）分析同一个问题，最后由“聚合 Agent”汇总冲突并给出最稳健、无偏差的结论。
价值：

在事实核查、高风险决策支持中，通过“群体智能”对冲单个模型可能出现的幻觉或偏见。

6. 生产级安全与自我进化：迈向 AI 闭环

14. 试运行挂架 (Dry-Run Harness)：生产环境的“最后一道防线”

逻辑： 引入显式的“人机协同”确认机制。

设计逻辑：

Agent 提出的操作指令（如删除数据库、发送支付请求）不会立即执行，而是先进入“试运行”模式。系统将模拟后果呈报给人工或审计 Agent，审核通过后方可生效。
价值：

这是 AI 落地到真实生产环境（Action-oriented）的必备安全框架，有效规避“AI 跑路”风险。

15. 自我进化循环 (RLHF Analogy / Self-Improvement)：迭代学习

逻辑： 建立 Agent 的“自修室”。

设计逻辑：

将 Agent 的高分输出存档，作为后续微调或 Few-shot 的素材。通过“编辑 Agent”对历史输出进行纠偏，让系统在处理重复性任务时不断进化。
价值：

实现了 Agent 的持续学习（Continual Learning），减少了对人工提示词优化的依赖。

16. 元胞自动机架构 (Cellular Automata)：涌现式协同

逻辑： 去中心化的局部交互产生全局智能。

技术原理：

由大量遵循简单规则的微型 Agent 组成。每个 Agent 仅与邻近的 Agent 交互，通过局部规则的叠加，产生复杂的全局行为（如物流路径的最优解）。
价值：

适用于空间推理、物流调度等高度动态、去中心化的复杂系统仿真。

17. 反思性元认知 (Reflexive Metacognitive)：具备“自知之明”

逻辑： 赋予 Agent “认知边界”的感知能力。

设计逻辑：

Agent 在执行前会评估自身的能力与当前任务的匹配度。如果发现任务超出其知识范围或风险过高，它会主动选择“拒绝执行”或“请求人类介入”。
价值：

这是实现“安全 AI（Safety AI）”的最高级形态，防止 AI 在高风险领域（如医疗决策、法律建议）中盲目自信。

技术特点参考

该部分由AI整理，仅供参考。

架构类型	核心关注点	典型应用	复杂度
Reflection	准确性提升	文案润色、代码审计	低
Tool Use	知识边界扩展	实时搜索、财报分析	中
ReAct	动态决策	开放式研究、网页导航	中
Planning	流程效率	自动化研报生成	中
Multi-Agent	角色专业化	软件工程全生命周期	高
PEV	确定性	自动化法律合规检查	高
Blackboard	动态协同	复杂多模态任务处理	极高
Memory	持久化状态	个人助理、长线陪练	高
ToT	逻辑深度	复杂算法设计、博弈	高
Simulator	风险控制	算法交易、机器人控制	极高
Meta-Controller	动态路由	多业务集成的 AI 后台	高
Graph Memory	知识图谱	复杂背景调查、研报分析	极高
Ensemble	并行决策	事实核查、高风险审计	中
Dry-Run	人机协同	支付、数据库操作等关键执行	中
Self-Improvement	反馈闭环	内容创作、长线策略优化	高
Cellular Automata	局部规则	模拟仿真、路径规划	极高
Metacognitive	边界评估	医疗、法律、自动驾驶	极高

结语：从 Chat 到 Act 的必然路径

Agentic Architectures 的本质是通过工程化的确定性，来约束模型生成的不确定性。

理解这些底层架构，是构建高性能 AI 应用的基础。

在实际开发中，我们往往不会只用其中一种，而是根据业务复杂度和 Token 成本进行组合。例如，用 Meta-Controller 分发任务，用 ReAct 处理执行，最后用 Dry-Run 确保安全。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述