随着大模型技术的快速发展，AI Agent 逐渐成为备受关注的核心概念。它突破了大模型无法感知和改变外界环境的局限，通过“大模型 + 工具”的组合，实现了任务的自动化处理，在编程、搜索、办公等多个领域展现出强大潜力。

一、AI Agent 是什么

传统大模型如 GPT-4o、DeepSeek 等，虽然具备强大的逻辑推理和内容生成能力，但存在明显短板——无法主动感知外部环境，也不能直接改变外部状态。

举个例子，大模型可以生成贪吃蛇游戏的代码，却无法自主将代码写入文件；若想基于已有代码进行修改，还需要用户手动提供代码内容。

AI Agent 则完美解决了这一问题。它是将大模型与各类工具相结合，形成的能够自主感知和改变外界环境的智能程序。这些工具包括读写文件、查看文件列表、运行终端命令等，相当于给大模型装上了“感官”和“四肢”，使其可以独立完成端到端的任务。

目前 AI Agent 类型丰富，不同类型专注于不同领域。编程类 Agent 如 Cursor，能根据用户需求自动编写代码；搜索类 Agent 如 Minus，可自主生成执行计划、搜索信息并整理成报告，全程无需用户过多干预。

二、AI Agent 的核心运行模式

AI Agent 的运行模式多样，其中ReAct和Plan-And-Execute是两种最具代表性的模式。

（一）ReAct 模式：思考与行动的循环

ReAct 是 Reasoning and Acting 的缩写，意为思考与行动。该模式由 2022 年 10 月的一篇论文提出，是目前应用最广泛的 Agent 运行模式。

1. 核心流程

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ReAct 模式的运行遵循“思考（Thought）—行动（Action）—观察（Observation）”的循环，直至输出最终答案（Final Answer）。

用户提交任务后，Agent 先进行思考，判断是否需要调用工具。

若需要，Agent 选择合适工具执行行动，比如读取文件、写入代码等。

行动完成后，Agent 观察工具的执行结果，如文件是否写入成功、读取到的内容是什么。

基于观察结果，Agent 再次思考，决定是继续调用工具，还是直接输出最终答案。

2. 实现关键：系统提示词

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ReAct 模式的核心奥秘在于系统提示词。系统提示词会与用户任务一起发送给大模型，它规定了大模型的角色、运行规则和环境信息。

一份完整的 ReAct 系统提示词通常包含职责描述、示例、可用工具、注意事项和环境信息五个部分。它就像给大模型设定的“迷你剧本”，引导大模型严格按照“思考—行动—观察”的流程运行。

（二）Plan-And-Execute 模式：先规划再执行，动态调整

Plan-And-Execute 模式的核心是“先规划、再执行、动态调整”，由 LangChain 提出，适用于步骤复杂、需要多轮调整的任务。

1. 核心结构

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该模式的 Agent 内部包含四个核心模块：

Plan 模型：负责根据用户任务生成初始执行计划。

Reply 模型：根据每一步的执行结果，动态调整执行计划，或输出最终答案。

执行 Agent：负责执行计划中的具体步骤，可采用 ReAct 等其他模式。

主程序：串联整个流程，协调各个模块的运行。

（三）ReAct 与 Plan-And-Execute 模式对比表

对比维度	ReAct 模式	Plan-And-Execute 模式
核心理念	边思考边执行，循环推进，无需提前制定完整计划	先制定初始计划，执行中动态调整，再完成任务
提出背景/主体	2022年10月论文提出，无明确主导主体	LangChain 提出，有明确技术框架支撑
核心结构	大模型+工具+主程序（串联思考-行动-观察）	Plan/Reply模型+执行Agent+主程序（多模块协同）
运行流程	用户任务→思考→行动→观察→循环至输出答案	用户任务→生成计划→执行步骤→调整计划→循环至完成
实现关键	系统提示词（引导循环流程）	Plan规划能力与Reply动态调整能力
适用场景	步骤简单、目标明确，无需复杂规划（如简单编程、单文件操作）	步骤复杂、需多轮调整，需分步拆解（如多步骤信息查询）

三、总结

AI Agent 是大模型技术的重要延伸，通过“大模型 + 工具”的组合，实现了从“被动生成”到“主动执行”的跨越。ReAct 模式凭借简单高效的“思考—行动—观察”循环，成为主流应用模式；Plan-And-Execute 模式则通过动态规划，更适合处理复杂任务。随着技术的发展，AI Agent 有望在更多领域实现落地，推动自动化工作流的普及。

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