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文章系统介绍了17种主流Agent架构，分为闭环反馈、动态规划、集体智能、认知增强、复杂调度与集体决策、生产级安全与自我进化六大类。包括ReAct、反思架构、多智能体系统等关键技术，通过工程化确定性约束模型生成的不确定性。这些架构可根据业务复杂度和成本组合使用，是构建高性能AI应用的基础，适用于从简单任务处理到复杂决策支持等多种场景。

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。

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。

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