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

引言

随着大语言模型的发展，Agent 架构也在不断演进。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：

Thought → Action → Observation → Repeat

优点：

• 简单直接
• 适合单步任务
• 易于调试

缺点：

• 缺乏全局规划
• 容易陷入局部最优
• 多步任务效率低

Plan-and-Execute 模式

这是更高级的架构：

Planning → Sub-task Execution → Synthesis

核心组件：

1. Planner：分解复杂任务
2. Executor：执行子任务
3. Synthesizer：整合结果

实战建议

何时使用 ReAct？

• 简单查询任务
• 需要实时工具调用
• 调试和开发阶段

何时使用 Plan-and-Execute？

• 复杂多步任务
• 需要代码生成
• 研究类任务

代码示例

class SimpleAgent:
    def __init__(self, llm, tools):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
    
    def react_loop(self, query):
        history = []
        for _ in range(10):  # 最大迭代次数
            thought = self.llm.generate(query, history)
            action = self.parse_action(thought)
            if action == "FINAL_ANSWER":
                return thought
            observation = self.execute_tool(action)
            history.append((thought, observation))

未来趋势

1. 多 Agent 协作：不同 Agent 负责不同角色
2. 记忆增强：长期记忆 + 短期记忆
3. 自我反思：Agent 能够评估自己的输出

结语

选择合适的 Agent 架构取决于你的具体场景。建议从 ReAct 开始，逐步演进到更复杂的架构。

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