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不断提升，Agent 架构也在快速演进。今天我们来对比几种主流的 Agent 设计模式。

ReAct 模式

ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的 Agent 架构之一。它的核心思想是让模型在推理和行动之间交替进行：

1. Thought: 模型思考当前状态
2. Action: 执行具体操作
3. Observation: 观察操作结果
4. 循环直到完成任务

# ReAct 伪代码
def react_agent(task):
    while not completed:
        thought = llm.reason(context)
        action = llm.decide_action(thought)
        observation = execute(action)
        context.append(observation)

Plan-and-Execute 模式

相比 ReAct 的逐步推进，Plan-and-Execute 采用更宏观的策略：

1. 先规划: 生成完整的执行计划
2. 后执行: 按步骤执行计划
3. 动态调整: 根据执行结果修正计划

这种模式更适合复杂的多步骤任务。

实践建议

• 简单任务: 使用 ReAct，响应更快
• 复杂任务: 使用 Plan-and-Execute，规划更清晰
• 混合模式: 在高层用 Plan-and-Execute，细节用 ReAct

结语

没有银弹，选择适合你场景的架构才是关键。随着多模态和长上下文的发展，Agent 架构还会继续演进。

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