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

背景

随着大语言模型的发展，Agent 架构也在不断演进。从最初的简单对话，到能够执行复杂任务的智能体，架构设计起到了关键作用。

ReAct 框架

ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的 Agent 架构之一：

Thought → Action → Observation → Thought → ...

核心思想是让模型在采取行动前先进行推理，然后根据观察结果继续思考。这种方式适合单步或少步任务。

Plan-and-Execute 架构

对于复杂任务，Plan-and-Execute 更加有效：

1. Planning: 先将任务分解为多个子步骤
2. Execution: 依次执行每个子步骤
3. Reflection: 根据执行结果调整计划

实践建议

• 简单任务: 使用 ReAct，响应更快
• 复杂任务: 使用 Plan-and-Execute，更可靠
• 混合架构: 结合两者优势，根据任务动态选择

总结

选择合适的 Agent 架构是构建高效 AI 应用的关键。理解不同架构的优缺点，才能在实际项目中做出正确的技术选型。