AI Agent 架构设计：从 ReAct 到多智能体协作

引言

随着大语言模型的快速发展，AI Agent 已成为自动化任务的核心技术。本文将深入探讨主流 Agent 架构及其适用场景。

ReAct 架构

ReAct（Reasoning + Acting）结合了推理和行动，让 Agent 能够：

• 思考下一步该做什么
• 调用工具获取信息
• 根据反馈调整策略

# ReAct 伪代码
thought = "我需要先搜索相关信息"
action = "search(query)"
observation = execute(action)

Plan-and-Execute

更适合复杂任务的两阶段方法：

1. 规划阶段：生成完整任务分解
2. 执行阶段：按步骤执行并调整

多智能体协作

当单一 Agent 能力有限时：

• 角色分工：研究员、工程师、审核员
• 消息传递：共享上下文和中间结果
• 冲突解决：投票机制或仲裁者

实践建议

1. 简单任务用 ReAct，复杂任务用 Plan-and-Execute
2. 为 Agent 设置清晰的边界和工具集
3. 添加人类反馈循环提高可靠性

结语

选择合适的架构取决于任务复杂度、可靠性要求和可用工具。持续迭代是关键。