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

引言

随着大语言模型的发展，Agent 架构成为 AI 工程化的核心话题。本文将对比主流 Agent 设计模式。

ReAct 模式

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

class ReActAgent:
    def __init__(self, llm, tools):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
    
    def run(self, query):
        thought = self.llm.generate(f"Thought: {query}")
        action = self.parse_action(thought)
        observation = self.tools[action].execute()
        return self.llm.generate(f"Observation: {observation}")

优点：简单直接，适合单步任务 缺点：缺乏长期规划能力

Plan-and-Execute 模式

class PlanExecuteAgent:
    def plan(self, goal):
        return self.llm.generate(f"Plan steps for: {goal}")
    
    def execute(self, plan):
        results = []
        for step in plan:
            results.append(self.run_step(step))
        return self.synthesize(results)

优点：适合复杂多步任务 缺点：规划可能不够灵活

实践建议

1. 简单查询 → 使用 ReAct
2. 复杂项目 → 使用 Plan-and-Execute
3. 混合场景 → 结合两种模式

总结

选择合适的 Agent 架构取决于任务复杂度。理解各模式优劣是构建高效 AI 系统的关键。