本文系统拆解AI Agent的五大主流设计模式，包括ReAct的“思想-行动-观察”闭环、Plan & Execute的两阶段工作流、ReWOO的变量驱动机制、LLM Compiler的并行调度架构，以及反思增强类体系。这些模式虽各有优劣、适配不同业务场景，但核心目标高度一致：通过对接真实世界反馈抑制大模型幻觉，同时平衡任务执行的灵活性与效率。对于刚入门大模型的小白或转型开发的程序员而言，掌握这些设计模式的适用边界，能更精准地匹配任务需求，快速落地高质量AI应用。

ReAct (Reasoning and Acting)：动态交互的基础范式

核心概念与工作原理

ReAct架构的核心竞争力，在于构建了“思想-行动-观察”（Thought-Action-Observation）的动态交错循环。在该范式下，大模型不再是被动的内容生成器，而是主动的任务控制器：首先通过“思想”模块拆解任务目标、规划执行步骤或排查异常；接着将规划转化为“行动”，调用搜索引擎、计算器、第三方API等外部工具；工具执行后，Agent接收环境返回的“观察”结果，再基于新信息迭代下一轮的思考与行动，直至任务完成。

这里必须区分ReAct与经典的Chain-of-Thought（CoT）推理：CoT仅依赖模型内部知识库进行串行思考，面对需要实时信息或外部验证的任务（如查询最新政策、验证数据准确性）时，极易出现幻觉或错误传递。而ReAct通过“思考-行动-反馈”的闭环，将每一步推理都与现实环境对齐，本质是通过强化学习的思路提升结果可信度，实现了从“开放式生成”到“闭环可控执行”的关键转变。

其实ReAct的设计逻辑和我们日常开发解决问题的思路完全一致，举个直观例子：

• 你根据需求编写一段代码（对应“思想”阶段的规划）；
• 运行编译器执行代码（对应“行动”阶段的工具调用）；
• 查看控制台输出的运行结果（对应“观察”阶段的环境反馈）；
• 根据结果判断：是修复语法错误、优化逻辑，还是直接提交代码（对应下一轮的思考与行动决策）。

抽象来看，这就是人类解决复杂问题的通用方法论——实践-认识-再实践-再认识的循环迭代。

对于刚接触大模型开发的小白，常有一个疑问：大模型API大多是无状态的（无法记忆历史交互），ReAct的循环是如何维持的？核心答案是：将每一轮的“思想-行动-观察”记录全部存入上下文，让模型在后续决策时能调用历史信息，从而维持循环的连续性。

详细优缺点分析

优点：动态适应性极强，能实时响应环境变化，轻松应对不确定性任务（后续多数设计模式均基于ReAct扩展）；推理轨迹完全可见，开发者可清晰追溯每一步决策逻辑，便于调试排错，也提升了用户对Agent的信任度。

缺点：每一次工具调用都需触发一次大模型推理，导致执行速度较慢，且Token消耗随任务步骤增加而线性上升；此外，“逐步规划”的特性容易导致“短视”，可能因局部最优解错过全局最优的执行路径。

典型应用场景

ReAct特别适合需要与外部环境持续交互的场景，尤其推荐新手从这类场景入手实践：

• 知识密集型问答：比如“整理2025年大模型行业政策要点”，Agent可通过搜索引擎API实时检索信息，验证并补充自身知识；
• 多步交互任务：如网页自动化浏览、模拟游戏闯关、智能客服的多轮问题解决等，需要动态调整执行策略的场景。

Plan & Execute：效率优先的两阶段架构

核心概念与工作原理

Plan & Execute架构的诞生，直接针对ReAct的效率低、成本高问题。其核心思路是将Agent工作流拆分为“规划”和“执行”两个独立阶段，实现“智慧与体力的解耦”：

• 规划阶段：由高性能大模型（如GPT-4、Claude 3）一次性生成详细的多步骤静态计划，明确每个步骤的目标、所需工具和执行顺序；
• 执行阶段：由轻量级模型（如GPT-3.5、Llama 3）或专用执行器按计划逐步完成任务，无需每次调用大模型决策。

与ReAct的核心差异：ReAct是“动态自适应”，每一步都可能重新规划；Plan & Execute是“静态预规划”，以牺牲部分灵活性为代价，换取更高的执行效率和更低的运营成本，更适合工程化落地。

注：部分资料中的图示与该架构原理存在偏差，新手无需纠结图示细节，重点理解“规划与执行分离”的核心逻辑即可。若需深入研究，可参考LangChain官方文档中关于Plan & Execute的实现案例。

详细优缺点分析

优点：大幅减少大模型调用次数，仅在初始规划或计划失败重启时使用高性能模型，执行阶段依赖轻量模型，显著降低Token成本和执行耗时；同时，预规划要求模型全局思考，能有效规避ReAct的局部最优问题。

缺点：鲁棒性较弱是最大短板——静态计划无法应对执行过程中的突发状况（如API调用失败、数据格式异常），一旦某步骤出错，需重启整个规划流程；此外，多数实现方案采用串行执行，步骤间的等待时间仍影响效率。

典型应用场景

Plan & Execute适配流程固定、步骤明确的复杂任务，尤其适合企业级批量处理场景：

• 自动化办公：如月度经营报告生成、多表格数据汇总分析；
• 标准化业务流程：如保险理赔材料审核、电商订单售后处理，这类场景中任务步骤可预先定义，无需动态调整。

ReWOO (Reasoning Without Observation)：变量驱动的高效变体

核心概念与工作原理

ReWOO（Reasoning Without Observation，无观察推理）是Plan & Execute的优化版本，核心创新是引入“变量占位符”机制，实现步骤间的数据高效传递。其工作流程分为三步：Planner（规划器）一次性生成含变量的完整计划；Worker（执行器）按计划调用工具并为变量赋值（如#E1 = 搜索引擎["2025大模型岗位需求"]）；Solver（求解器）汇总所有变量结果，生成最终答案。

与传统Plan & Execute的核心区别：传统方案在步骤间传递信息时，需再次调用大模型解析前序结果，效率低下；而ReWOO通过变量引用，直接将前序工具输出作为后续步骤的输入，无需额外的模型调用，本质是将编译原理中的变量思想引入大模型任务规划，提升数据流编排效率。

详细优缺点分析

优点：Token效率极高——通过一次性规划避免了ReAct中重复的上下文传递，减少冗余Token消耗；规划阶段不依赖工具实时输出，便于后续对模型进行微调优化，降低落地难度。

缺点：仍未解决静态规划的固有问题——任务执行本质是串行的，无法利用并行资源；容错性差，若某一步变量赋值失败（如工具调用超时），整个流程会中断，需重新启动规划。

典型应用场景

ReWOO最适合需要链式调用工具、步骤间存在强数据依赖的任务，新手可重点关注这类场景：

• 多步骤信息检索：如“查询2025年超级碗冠军球队，再获取该队四分卫的赛季数据”，需先完成前序查询，将结果作为后序查询的参数；
• 文档结构化处理：如长文档分段摘要、多源文档信息提取与汇总，需将不同步骤的处理结果通过变量整合。

补充说明：ReWOO的核心目标是提升效率和节省Token，但舍弃了ReAct的动态反馈机制，无法应对环境变化。对于需要规避幻觉的场景，需额外搭配数据验证步骤，这一点新手在使用时需特别注意。

LLM Compiler：并行调度的效率巅峰

核心概念与工作原理

LLM Compiler的设计目标是突破串行执行的效率瓶颈，其核心思路是让Planner生成任务的“有向无环图（DAG）”，而非简单的步骤列表。DAG中明确了所有子任务、所需工具、输入输出参数及依赖关系，再由独立的调度单元解析DAG，自动并行执行所有依赖已满足的子任务，最大化利用计算资源。

这里需要澄清一个概念误区：LLM Compiler既可以指Meta发布的专注代码优化的预训练模型，也可以指这种“DAG规划+并行执行”的Agent架构。本文讨论的是后者——更适合开发者落地应用的架构方案。

与ReWOO的本质区别：ReWOO仍受限于串行执行，而LLM Compiler通过DAG调度实现了任务并行，这是对传统规划类架构的革命性优化，标志着Agent设计开始融合系统工程的优化思想，而非单纯模仿人类思维。

详细优缺点分析

优点：执行效率极优——论文数据显示，相比传统规划方法，LLM Compiler的速度提升可达3.6倍；并行执行减少了总体耗时，间接降低了运营成本；DAG结构的输出清晰可追溯，便于调试和问题定位。

缺点：工程实现门槛高，需要开发者具备DAG调度、依赖管理的相关知识，对新手不够友好；与所有静态规划架构类似，存在单点故障风险，某个子任务失败可能导致整个流程中断。

典型应用场景

LLM Compiler适合需要多源信息并行获取、多工具并发调用的场景，尤其适合数据密集型任务：

• 电商场景：多平台商品比价、多维度评价数据汇总；
• 数据分析：多数据源并行查询、多指标同步计算，需快速整合结果的任务。

新手提示：若暂时无法掌握复杂的DAG调度实现，可先使用LangChain的ParallelChain等简化工具体验并行执行的思路，再逐步深入LLM Compiler的核心实现。

反思与增强类架构：让Agent具备“自我进化”能力

反思与增强类架构的核心价值，是赋予Agent自我评估、试错学习的元认知能力。这类架构超越了简单的“规划-执行”逻辑，让Agent能像人类一样反思错误、积累经验，实现性能的持续提升，是解决复杂任务幻觉问题的重要方向。

Basic Reflection (基础反思)：单次任务的迭代优化

核心概念与工作原理

基础反思架构的核心是在任务执行完毕后，主动触发大模型的“自我批判”：让Agent基于自身知识或外部反馈（如代码编译错误、单元测试结果、用户评价），分析输出结果的不足（如逻辑漏洞、数据错误、格式问题），再根据反思结论迭代生成新版本，直至满足需求。

其创新点在于将“反思”作为可编程的工作步骤，自动化人类的“系统2思维”（有意识、有条理的理性思考），无需等待人工反馈就能完成自我修正。相比传统方法，基础反思更注重“单次任务内的闭环优化”。

详细优缺点分析

优点：实现成本低，即使是简单的“生成-反思-修正”循环，也能显著提升代码生成、文本创作等任务的质量；能有效减少输出中的偏见、毒性内容，提升大模型的安全性和中立性。

缺点：过度依赖内部反思，若缺乏外部客观反馈（如真实的错误日志、业务指标），可能陷入“自我循环”，无法找到问题根源；固定的循环模式难以应对需要深度试错的复杂任务。

典型应用场景

基础反思适合需要迭代优化的创作或编程任务，新手易上手实践：

• 代码生成与调试：让Agent在生成代码后，自动检查语法错误、优化代码可读性，或根据单元测试结果修复逻辑；
• 文本创作：如撰写技术文档、营销文案时，让Agent根据“逻辑一致性、内容完整性、语言流畅度”等标准自我评审修正。

实用技巧：新手在实现基础反思时，可预先定义明确的“反思 checklist”（如“是否存在数据错误？”“步骤是否完整？”），让大模型的反思更聚焦，避免无意义的冗余分析。

Reflexion (强化反思)：跨任务的经验积累

核心概念与工作原理

Reflexion将基础反思升级为“跨任务的经验学习”，核心是引入“动态记忆库”：通过“评估器”判断任务执行的成败，再由“反思器”生成文本化的经验总结（如“此次失败是因为未验证API返回数据格式”），存入记忆库；后续执行同类任务时，Agent会调用记忆库中的经验，避免重复犯错。

与基础反思的关键区别：基础反思局限于单次任务内的迭代，而Reflexion通过“经验记忆+跨任务复用”，实现了Agent的“持续进化”。这种将语言反馈作为强化信号的方式，能有效解决长轨迹任务中的“重复错误”和“幻觉循环”问题。

注：部分文献中存在“Reflextion”的拼写错误，原始论文及主流技术社区的标准名称为“Reflexion”，新手查阅资料时需注意区分。

详细优缺点分析

优点：无需微调底层模型，仅通过文本记忆就能实现性能提升，落地成本低；在多步决策、编程等复杂任务中，成功率远超基础ReAct；记忆内容为显式文本，学习过程透明可追踪，便于调试。

缺点：性能依赖大模型的评估和反思能力——若模型无法准确判断失败原因，生成的经验将毫无价值；记忆库的容量有限（受上下文窗口限制），面对超复杂任务时，经验复用效率会下降。

典型应用场景

Reflexion适合需要从失败中积累经验的复杂任务，尤其适合高难度决策场景：

• 复杂环境探索：如AlfWorld等多步交互环境中的任务完成，Agent可记忆失败路径，避免重复试错；
• 高阶编程任务：如复杂算法实现、多模块代码开发，Agent可从历史编译错误、测试失败中学习，提升代码质量，在HumanEval等编程基准测试中可超越无反思的GPT-4基线。

LATS (Language Agent Tree Search)：多路径探索的终极方案

核心概念与工作原理

LATS（Language Agent Tree Search）是Agent架构的集大成者，将大模型的推理能力与经典的蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法结合，实现多路径并行探索与最优路径选择。其核心逻辑：将每个决策点的所有可能行动都作为分支构建成树，大模型同时扮演Agent（执行行动）、价值函数（评估分支优劣）和优化器（剪枝无效路径），通过自反思和外部反馈不断回溯，最终选择最优行动序列。

与单路径架构的本质区别：Self-Discover等架构仅寻找一条最优思考路径，而LATS通过树状搜索探索多条可能路径，能有效避免单路径陷入死胡同，鲁棒性更强。

详细优缺点分析

优点：复杂决策能力极强，能在多维度任务空间中深度探索，有效规避重复循环和局部最优；通用性强，在编程、问答、网页浏览等任务中均表现优异，融合了ReAct的交互能力、Reflexion的反思机制和树搜索的规划优势。

缺点：成本极高——多路径探索需要海量的大模型调用，Token消耗和计算资源需求远超其他架构；依赖环境支持“状态回溯”，在真实业务场景（如支付流程、不可逆操作）中难以落地。

典型应用场景

LATS适合需要深度权衡多种可能性的复杂决策任务，更偏向科研和高阶开发场景：

• 复杂策略规划：如商业方案制定、多目标任务调度；
• 高阶编程任务：如多约束条件下的代码实现、开源项目的模块开发。

总结：新手如何选择合适的设计模式？

梳理所有架构的核心逻辑后，新手可遵循“从简单到复杂、从通用到专用”的原则选择设计模式：

• 通用入门首选ReAct：理解其“交互闭环”的核心后，能快速掌握Agent的基本开发思路，适合大多数动态交互场景；
• 追求效率选Plan & Execute/ReWOO：若任务流程固定、无需动态调整，ReWOO的变量机制能进一步提升效率，适合批量处理任务；
• 多源并行选LLM Compiler：需要同时调用多个工具或获取多源信息时，可尝试基于DAG的并行调度，注意控制工程实现难度；
• 复杂任务避幻觉选反思类：文本创作、编程等需要迭代优化的场景，用Basic Reflection快速落地；跨任务积累经验选Reflexion；
• 高阶探索选LATS：适合有一定基础后，研究复杂决策问题的解决方案，暂不推荐新手直接落地。

核心原则始终不变：所有设计模式的终极目标，都是通过真实反馈抑制幻觉，平衡灵活性与效率。新手无需死记硬背每种架构的细节，重点是理解其解决的核心问题，再结合任务需求选择合适的方案。

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