一、什么是AI Agent：核心构成与定义

在深入探讨具体的设计模式之前，我们首先需要明确AI Agent（智能体） 的本质。严格来说，当前我们讨论的AI Agent主要是指LLM Agent，其核心是一个模块化架构，可以概括为以下公式：

LLM AGENT = LLM + 记忆 + 规划 + 工具使用

这个框架揭示了构成一个功能完备的智能体所必需的四个基本支柱：

• LLM（大语言模型）：作为系统的“大脑”，负责理解、推理与内容生成，是所有智能行为的核心驱动力。
• 记忆（Memory）：赋予Agent状态持续性，包括短期记忆（如当前的对话上下文）和长期记忆（如向量数据库中的历史知识），使其能进行连贯的、有背景的多轮交互。
• 规划（Planning）：使Agent能够将复杂目标分解为可执行的子任务序列。这涵盖了诸如思维链（Chain of Thoughts）、子目标分解（Subgoal Decomposition） 等技术，是实现复杂问题求解的关键。
• 工具使用（Tools）：扩展Agent的能力边界，使其能够与外部世界互动。工具可以包括计算器（Calculator）、搜索引擎（Search）、代码解释器（Code Interpreter）、应用程序API等，将LLM的认知能力转化为实际行动。

这个基础框架为后续所有Agent设计模式的演进与创新提供了共同的基石和设计空间。

二、从ReAct出发：两条核心演进路径

在Agent设计模式的发展历程中，ReAct（Reasoning + Acting）模式是最早出现且应用最广泛的起点。它奠定了Agent通过“思考-行动-观察”循环与环境交互的基本范式。

以ReAct为原点，后续的演进主要沿着两条清晰的技术路径展开：

1. 规划与执行效率优化路径：旨在解决ReAct模式中存在的Token消耗不可控、执行延迟高等问题，代表模式有ReWOO、Plan & Execute和LLM Compiler。
2. 推理与反思能力增强路径：旨在提升Agent在复杂任务中的决策质量、可靠性和自主性，代表模式有Basic Reflection、Self-Discover、Reflexion和LATS。

以下我们将对这些关键模式进行详细解析。

2.1 ReAct：思考-行动-观察循环

作为奠基性模式，ReAct模拟人类解决问题的方式，循环执行以下步骤：

1. 思考（Reason）：分析当前状态和任务目标，决定下一步行动。
2. 行动（Act）：执行所决定的动作，通常是调用一个工具。
3. 观察（Observe）：获取工具执行的结果，作为下一轮思考的输入。

如果观察到的结果并不匹配我们预期的答案，那么就需要回到思考阶段，重新审视问题和行动计划。这样，我们就开始了新一轮的TAO循环，直到找到问题的解决方案。

优点：逻辑直观，易于理解和实现，适合简单任务和原型验证。不足：

• 输出不稳定：受LLM本身波动性影响。
• 成本与延迟不可控：循环次数未知，易导致Token消耗过高和响应时间过长。
• 不适合同步接口：秒级以上的延迟使其难以用于实时交互场景。

2.2 ReWOO：推理与观察解耦

ReWOO（Reasoning Without Observation）的核心创新在于将规划（推理）阶段与执行（观察）阶段分离。它要求LLM一次性规划出完整的工具调用链，然后再依次执行，避免了ReAct中反复穿插的“思考-观察”所带来的冗余提示。

详细对比一下ReAct和REWOO，如下图所示。

REWOO优点：

• 显著降低Token消耗：ReWOO 将推理过程与使用外部工具的过程分开，避免了在依赖观察的推理中反复提示的冗余问题，减少了大量包含历史观察结果的重复提示。
• 模块化架构：通过Planner（规划器）、Worker（执行器）、Solver（求解器）的分工，提升了系统的清晰度和可扩展性。

REWOO局限：

• 强依赖初始规划：若规划器生成的计划有误或不完备，整个任务将失败，尤其对复杂任务挑战较大。

2.3 Plan & Execute：分层规划与动态重规划

Plan-and-Execute强调“先计划，再执行”，即先把用户的问题分解成一个个的子任务，然后再执行各个子任务，并根据执行情况调整计划。相比ReWOO，最大的不同就是加入了Replan机制。其架构通常包含规划器、执行器和重规划器。

从原理上看，Plan-and-Execute和ReAct有一定的相似度，都涉及"规划-执行"的循环。但是Plan-and-Execute的核心优点在于具备明确的长期规划能力。它能够在任务开始前，就制定出一个全局性的、分层次的计划蓝图，这一点即使是能力非常强大的LLM在简单的ReAct循环中也难以自发、稳定地做到。

另一大优势是异构模型部署的灵活性：系统可以使用较大的、能力更强的模型（如GPT-4）专门负责复杂的规划工作，而使用较小的、成本更低的模型（如GPT-3.5-Turbo）来执行具体的、定义清晰的子任务步骤。这种分工可以显著降低整体的执行成本。

但是Plan-and-execute模式也有其明显的局限性：每个子任务通常是按顺序执行的，下一个任务必须等待上一个任务完成后才能开始。在复杂的任务流中，这种线性的执行方式可能会导致总执行时间的显著增加，无法充分利用任务间的潜在并行性。

2.4 LLM Compiler：基于DAG的并行化规划

LLM Compiler代表了规划效率优化的高阶形态。它在ReWOO引入的变量分配等思想基础上，进一步训练或引导大语言模型生成一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）形式的任务规划。

核心创新与价值：

• 明确依赖，实现并行：DAG能够清晰地定义各个子任务步骤之间的依赖关系。这使得没有依赖关系的任务可以并行执行，实现了类似现代处理器“乱序执行”的效果，从而大幅加速AI Agent完成复杂任务的总体速度。
• 解决顺序瓶颈：它从根本上解决了Plan & Execute模式中任务必须顺序执行的瓶颈。

工作流程示例： 例如，当Agent被提问“微软的市值需要增加多少才能超过苹果的市值？”时，LLM Compiler生成的DAG规划会识别出：

1. 获取“微软当前市值”与获取“苹果当前市值”这两个子任务相互独立，没有依赖关系。
2. 因此，Planner可以并行发起这两个搜索任务。
3. 在两个结果都返回后，再执行“计算差值”这个依赖前两个结果的任务。 这种并行化显著缩短了响应时间。

2.5 Basic Reflection：生成与反思迭代

Basic Reflection是一种侧重于通过自我审查来优化输出的AI Agent模式，其机制可以形象地类比为“左右互搏”：

• 左手（Generator/生成器）：负责根据用户指令生成初始结果（initial response）。
• 右手（Reflector/反思器）：负责审查Generator的生成结果，并根据开发者预设的要求，给出包含评语、特征和建议的Reflections（反思反馈）。

工作流程： Generator接收到用户输入后，输出第一轮响应；该响应被送入Reflector进行审查并获得反馈；Generator再根据此反馈进行修改和优化，输出下一轮响应。这个过程循环往复，直到达到预设的循环次数或满足终止条件。

总体评价与缺陷： Basic Reflection是一种思路非常朴素、实现和使用成本相对较低的反思类设计模式，在实践中非常高效。然而，它也存在明显缺陷：

1. 对生成器能力要求高：对于复杂问题，Generator需要具备强大的推理能力才能生成有优化价值的基础答案。
2. 结果可能发散：Generator的生成结果有时会过于发散，与预期目标相去甚远，导致反思循环难以收敛。
3. 循环次数难定义：在复杂场景下，循环次数不易设定。次数太少，优化效果不理想；次数太多，则会急剧增加Token消耗和成本。

2.6 Self-Discover：自主构建推理结构

Self-Discover是由Google研究人员提出的一种旨在提升模型推理能力的AI Agent框架。其核心是让模型自主发现和构建解决特定任务所需的推理结构，而无需依赖大量带有明确推理过程标签的数据。

框架的两个主要阶段：

1. 阶段一：自发现特定任务的推理结构此阶段包含三个关键动作：

• 选择（SELECT）：从一组预定义的原子推理模块（如“批判性思维”、“逐步思考”、“从多角度分析”等）中，挑选出与当前任务相关的模块。
• 适应（ADAPT）：将这些通用模块的表述，改编成与当前具体任务紧密结合的指令。
• 实施（IMPLEMENT）：将改编后的模块组合成一个完整的、可执行的推理结构（常以JSON等结构化形式表示）。

2. 阶段二：应用推理结构解决问题完成阶段一后，模型便拥有了一个为当前任务定制的专用推理蓝图。在解决实际问题时，模型只需遵循这个结构，像填写模板一样逐步执行并填充内容，直至得出最终答案。

关键优势： 整个Self-Discover框架的关键在于，它允许模型在没有人类直接干预的情况下，自主生成适合特定任务的推理结构。这不仅显著提高了模型处理复杂和多样化任务的推理能力，也极大地增强了推理过程的可解释性。

2.7 Reflexion：强化学习驱动的进阶反思

Reflexion本质上是结合了强化学习思想的反思机制，可以理解为是Basic Reflection的升级版。其架构同样包含两个核心角色：Responder（应答器）和Revisor（修订器），与Basic Reflection中的Generator和Reflector功能类似，但存在关键增强。

核心区别与增强：

1. 批判性思考内化：Responder在生成初始答案时，就自带批判式思考的陈述，将推理痕迹暴露出来。
2. 上下文化修订：Revisor在修订答案时，会以Responder提供的批判性思考作为重要的上下文参考，而不仅仅是基于最终输出文本。
3. 引入外部验证：最关键的是，Revisor会引入外部数据或知识来评估回答的准确性。这使得反思过程不再完全依赖于模型自身的固有知识或逻辑，极大地提升了反思内容的可靠性和事实准确性。

2.8 LATS：融合搜索与反思的集大成者

LATS，全称Language Agent Tree Search，正如其名，它是一个集多种先进技术于大成的复合型框架：LATS = Tree Search（树搜索） + ReAct + Plan & Execute + Reflexion。

核心机制： LATS将智能体的决策过程构建为一棵搜索树。在每个节点（决策点），它：

1. 像ReAct一样进行“思考-行动-观察”。
2. 像Plan & Execute一样进行规划与执行。
3. 在行动后，像Reflexion一样进行自我反思，不仅利用环境反馈，还结合来自语言模型自身的反馈，以判断推理中是否存在错误并提出替代方案。

与其他树搜索方法的区别： 这种将自我反思能力与强大搜索算法相结合的特点，是LATS的突出优势。它使得Agent能够在探索解决方案空间时不断自我纠正和优化路径，从而特别适合处理那些结构不明确、需要试错和深度推理的相对复杂任务。

代价： 然而，这种强大的能力伴随着显著的代价。由于算法本身的复杂性和多轮的反思步骤，LATS通常比其他单一的智能体方法消耗更多的计算资源（Token），并且完成任务所需的总体时间也通常更长。

四、总结与选型建议

从ReAct的基础循环到LATS的复杂融合，Agent设计模式的演进历程，实质上是围绕 “LLM + 记忆 + 规划 + 工具” 这一核心公式，在规划效率与推理深度两个维度上持续创新与平衡的过程。

在实际项目中，技术选型应基于任务需求：

任务类型	推荐模式	核心考量
原型验证、简单任务	ReAct	简单直观，快速实现
工具调用频繁，需控成本	ReWOO	Token消耗低，模块清晰
复杂多步骤，需长远规划	Plan & Execute	规划能力强，支持动态调整，可异构部署降成本
子任务可并行，追求极速	LLM Compiler	基于DAG的并行执行，效率最高
需优化输出，成本敏感	Basic Reflection	低成本反思，需注意循环控制
需优化输出，要求高可靠性	Reflexion	结合外部验证的反思，结果更可靠
开放域复杂推理，需高自主性与可解释性	Self-Discover	自主构建推理结构
极度复杂、模糊，需多路径探索与试错	LATS	搜索与多种机制融合，能力最强，资源消耗大

未来，随着基础模型能力的提升和架构工程的深化，Agent设计模式将继续向更高效、更自主、更可靠的方向演进，成为连接大模型智能与现实世界应用的关键桥梁。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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