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本文全面解析了AI Agent的五大主流设计模式：思维链(CoT)作为推理基础；ReAct模式通过思想-行动-观察循环提高准确性；Plan & Execute解耦规划与执行以降本增效；ReWOO通过变量传递节省Token；LLM Compiler利用DAG实现并发执行。文章分析了各模式的优缺点及适用场景，指出AI Agent设计是在推理成本与执行效果间寻找平衡的游戏，企业应根据需求选择合适架构。

目前而言，我以为 Agent 的设计模式是一场在推理成本与执行效果之间寻找平衡的游戏。从最早的思维链，到如今的企业级多智能体协作，这些模式决定了 LLM如何平衡企业研发成本、产品迭代速度、客户使用体验（幻觉）的不可能三角。

本文面向AI产品与架构，带你你快速梳理主流的 AI Agent 设计模式，解答以下问题：

• 现在的 Agent 到底有哪几种主流玩法？
• 为了降本和解决幻觉，架构师们都想出了什么招？

我们开发智能体一定需要借助框架吗？

0. 思维链：CoT (Chain of Thought)

在谈论 Agent 之前，先科普一下CoT。 CoT（思维链）并非一种 Agent 架构，而是 Prompt Engineering 的一种核心策略。它要求 LLM 在给出最终答案之前，先生成一系列中间推理步骤（Let’s think step by step）。

在没有显式Chain-of-Thought（CoT）提示的情况下，传统 LLM（尤其是早期模型如 GPT-2、BERT 等）难以可靠地进行多步逻辑推理。它们只能对简单问题可直接输出答案；面对复杂推理任务（如数学题、规划、因果推断）时，容易跳过中间步骤产生幻觉，也无法解释其答案来源。

现代 LLM（如 GPT-4、Claude 3、Qwen-Max）在预训练或 SFT/RLHF 阶段大量使用了包含推理步骤的数据，因此内隐地学习了 CoT 风格的思维模式。

HR 招聘场景： 以招聘专家为例，面对帮我招一个高级 Java 工程师的需求，CoT 会引导模型这样思考：

• 一级思维链：确认企业硬性需求 -> 多平台发布职位 -> 收集简历 -> 简历初筛 -> 约面试 -> 面试评估 -> 发 Offer。
• 二级思维链（简历筛选环节为例）：基本面评价（学历/年限） -> 项目经验匹配度（高并发/微服务） -> 胜任力画像 -> 薪资期望匹配 -> 离职风险评估。
• 三级思维链（风险评估为例）：频繁跳槽原因分析 -> 空窗期合理性判断。

通过这种层层拆解，模型像资深 HR一样思考，可以增加输出结果的可观测性，降低幻觉，增加说服力和回答体验。

第一阶段：Agent 的基石 —— ReAct 模式

ReAct 的核心在于思想-行动-观察(Thought-Action-Observation) 的循环，可以说所有的Agent设计架构都是ReAct的变种。 在 ReAct 架构下，LLM 除了生成文本回复的功能外，还做为系统的中央控制器运作。

它遵循推理-行动-观察(Thought - Action - Observation)的循环机制：首先通过推理分析任务需求、拆解步骤或识别异常；接着通过行动调用外部工具，例如查询数据库、执行计算或调用 API；工具执行完成后，LLM 通过观察获取返回结果，并利用这些新信息修正或指导下一轮的推理，直到任务完成。

react

与仅依赖模型内部知识的思维链（CoT）相比，ReAct 的核心优势在于将推理过程与外部环境交互紧密结合。

CoT 仅依靠模型训练时的参数知识，在处理实时数据或特定领域信息时容易产生事实性错误（即幻觉）。ReAct 通过每一步的外部工具调用和反馈校验，显著提高了准确性。这实现了从“开放式文本生成”到“闭环任务控制”的转变。

# ReAct的简单伪代码def react_loop(task): thought = llm.think("Thought: " + task) # 脑暴计划 while not done(task): action = llm.act("Action: " + thought) # 挑工具 obs = tool.run(action) # 现实反馈 thought = llm.think("Thought: " + obs) # 调整 return "Success！"

以外贸客服Agent业务场景为例：

1. 推理 (Thought)：用户要求提供 CIF 纽约的报价，但当前系统仅有 FOB 价格。模型判断需要先获取海运费和保险费率。
2. 行动 (Action)：模型生成指令，调用物流运费查询 API获取至纽约港的实时运费。
3. 观察 (Observation)：API 返回数据，显示：受红海局势影响，运费上涨至 5000 美元，且船期延长至 45 天。
4. 循环 (Loop)：基于上述观察结果，模型进行新一轮推理。

• 新推理：原定报价策略失效，需要重新核算成本，并在回复中说明船期延误情况。
• 新行动：执行计算最终 CIF 价格的逻辑，并生成包含风险提示的正式报价邮件。

对于开发者而言，由于大模型 API 通常是无状态的，ReAct 的运行依赖于将每一轮的“推理、行动、观察”历史记录不断追加到上下文窗口中，以此维持任务的连续性。

详细优缺点分析

ReAct 架构的核心优势在于其卓越的动态适应性与可解释性。通过实时反馈，它能有效应对不确定性任务，并利用外部工具核查显著降低模型幻觉；同时，其显式的推理轨迹易于企业维护，技术落地门槛相对较低。 但是，ReAct架构随着上下文的增长，Token消耗、运行效率、回复质量都会线性下降，处理长链路任务时容易产生上下文爆炸的问题；此外，其逐步推理的特性可能导致系统陷入局部最优解，需要企业手动搭建外部工具控制Agent任务进度。

典型应用场景

ReAct 适合外部互动多的、不太需要精度的开放性任务。比如：

• 知识问答：联网复杂问题反复查。
• 网页爬虫：多步决策，路径灵活。

第二阶段：追求速度与成本 —— 规划类模式

ReAct 虽然稳，但太慢了。为了解决效率问题，架构师们想出了把脑力活和体力活分开的招数（架构+开发

2. Plan & Execute (计划与执行)

—— 先想清楚再干活：规划与执行的解耦

Plan & Execute 模式是针对 ReAct 架构中高频推理导致的高成本与低时效问题的直接解决方案。其核心思想是将 Agent 的工作流明确拆解为两个独立阶段：

1. 规划阶段 (Planner)：由高智商的大模型（如 Claude 3.5 Sonnet / GPT-4）担任架构师。它一次性分析用户需求，生成一个包含多步骤的、静态的详细计划表。
2. 执行阶段 (Executor)：由轻量级模型、小模型或纯代码脚本担任工头。它拿着计划表按部就班地调用工具，不需要每做一步都回头询问大模型下一步该做什么。

可以说，ReAct是动态的，走一步看一步，灵活性高但费脑子；Plan & Execute是静态的，画好图纸再开工，牺牲了部分灵活性，换取了极致的效率和成本控制。

优缺点盘点

**优点：降本增效且大局观强。**通过一次性全局规划，大幅减少 LLM 调用并避免短视陷阱；模块解耦易于工程落地，且具备并行处理的规模化潜力。

缺点：适应性差，不懂变通。静态计划缺乏动态调整能力，遇突发错误易中断；面对环境变化适应性差，且失败后的重规划机制会显著增加系统复杂度。

典型应用场景

此模式是固定流程（SOP）、长链路、环境稳定任务的首选。

**任务**：为 10 个不同国家的客户生成 CIF 报价单。- **Planner**：生成计划列表： 1. 查询 10 个目的港的最新海运费。 2. 获取今日汇率。 3. 计算每个客户的 CIF 价格。 4. 生成 10 份 PDF 并发送邮件。- **Executor**：按列表批量执行。不需要每查一个运费都问一遍 LLM，直接调 API 即可。

3. ReWOO (Reasoning Without Observation)

—— 极致的 Token 节省大师

ReWOO 试图连观察这个步骤的 Token 都省了。它一次性生成带变量的计划（例如 #E1 = Search(X), #E2 = Summarize(#E1)）。在执行阶段，数据在工具之间直接流转，不需要 LLM 插手。

# ReWOO的简化伪代码示例def rewoo(task): plan = llm.generate_plan("Generate a plan for: " + task) # 生成带变量的计划 variables = extract_variables(plan) # 提取计划中的变量 results = execute_plan(variables) # 执行计划并获取结果 return compile_results(results) # 整合结果

例如，在准备一份市场分析报告的任务中，ReWOO 可能会首先生成一个计划，其中包括从社交媒体平台获取用户反馈、从财经新闻网站抓取最新消息等步骤。然后，相应的 API 调用将直接根据这个计划被执行，最终的结果会被汇总成一份完整的报告。

优缺点盘点

所以ReWOO这个东西其实是一个非常极端的东西，很省Token，适合确定性高的工具链调用，但是它放弃了中间的反馈机制。如果中间一步歪了，后面全歪。我认为在复杂场景下，这种模式很难避免幻觉，即使是很确定的SOP的场景下，毕竟你测试的时候还能约束程序，但投产之后永远不知道用户在输入什么。。。

4. LLM Compiler

—— 并发狂魔

传统 Agent（如 ReAct、Plan & Execute）通常以线性或树状结构处理子任务，即使多个子任务彼此无关，也常被串行执行，造成不必要的延迟和成本浪费。

而LLM Compiler的核心突破在于：

★

将任务分解为带依赖关系的有向无环图（DAG），并据此调度并发执行。

• Planner 阶段：LLM 不仅生成任务列表，还显式标注任务之间的数据依赖关系（例如：任务B需要任务A的输出）。
• Compiler 阶段：系统将该计划编译成一个可执行的 DAG。
• Executor 阶段：运行时引擎（如 Airflow、Ray、自研调度器）根据 DAG动态并行调度无依赖任务，显著缩短端到端响应时间。

# 示例：用户请求 “对比 iPhone 16 在中美日三国的价格、税率和配送时效”# LLM Compiler 生成的 DAG 可能如下：tasks = { "fetch_us_price": [], # 无依赖，并行启动 "fetch_cn_price": [], # 无依赖，并行启动 "fetch_jp_price": [], # 无依赖，并行启动 "calc_total_cost_us": ["fetch_us_price"], # 依赖美国价格 "calc_total_cost_cn": ["fetch_cn_price"], "calc_total_cost_jp": ["fetch_jp_price"], "summarize_comparison": ["calc_total_cost_us", "calc_total_cost_cn", "calc_total_cost_jp"]}

三个国家的价格查询完全独立 →3 个 API 调用同时发起，而非等待一个完成再下一个。

优缺点盘点

LLM Compilerd的优缺点很明显：首先相比 ReAct 的串行，LLMC的速度会有数倍提升；但是其开发复杂度高。需要构建任务调度系统，且并发执行时，幻觉可能会在多个分支中同时扩散。

典型应用场景

在追求低延迟、高吞吐的企业级 Agent 系统中，LLM Compiler 正成为新一代架构的标配。建议大家在外贸、金融、背调、爬虫等大批量场景任务中使用。此外，建议企业开发的时候，附带可观测性评价系统，便于追踪每个节点耗时与失败率。

结语

从 CoT 的逻辑启蒙，到 ReAct 的动态交互，再到 Plan & Execute、ReWOO 和 LLM Compiler 对执行效率的极致压榨——前五种模式共同回答了一个问题：如何让 Agent 跑得更快、更省、更稳？

但速度和成本并非全部。当任务复杂度上升、容错率下降，幻觉、逻辑断裂、策略僵化等问题开始凸显。

于是，新一代 Agent 开始向内求索：能不能让它学会自省、迭代甚至成长？

下半篇，我们将进入 Agent 的心智升级阶段——从自我纠错到多智能体协作，看 AI 如何从工具蜕变为数字员工。

附录&剧透，AI Agent速查架构：

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