LLM Agent 架构设计：从 ReAct 到 Plan-and-Execute 的演进

引言

随着大语言模型能力的提升，Agent 架构成为 AI 工程化的核心话题。本文将梳理主流 Agent 设计模式的演进路径。

ReAct 模式

ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的 Agent 架构，核心思想是让模型交替进行推理和行动：

1. Thought: 分析当前状态，决定下一步
2. Action: 调用工具获取信息
3. Observation: 接收工具返回结果
4. 循环直到得出结论

# ReAct 伪代码
def react_agent(query):
    thoughts = []
    for i in range(max_steps):
        thought = llm.generate(query, history)
        action = parse_action(thought)
        result = execute_tool(action)
        thoughts.append((thought, result))
    return finalize(thoughts)

Plan-and-Execute 模式

针对复杂任务，Plan-and-Execute 将过程分为两阶段：

1. Planning: 先生成完整执行计划
2. Execution: 按步骤执行并动态调整

优势：

• 全局视角，避免局部最优
• 可并行执行独立子任务
• 更容易调试和监控

最新趋势：Reflexion 与 Self-Correction

新一代 Agent 引入反思机制：

• Reflexion: 执行后复盘，更新策略
• Self-Correction: 检测错误并自动修正
• Tree of Thoughts: 多路径探索，选择最优

实践建议

1. 简单任务用 ReAct：快速迭代，成本低
2. 复杂任务用 Plan-and-Execute：结构化分解
3. 关键任务加 Reflexion：提高可靠性
4. 始终设置最大步数：防止无限循环

结语

Agent 架构没有银弹，关键是匹配任务复杂度。随着多模态和长上下文的发展，未来 Agent 将更智能、更自主。