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，AI Agent 已经从简单的对话机器人演变为能够自主规划、执行复杂任务的智能体。本文将深入探讨 Agent 架构的核心设计模式。

ReAct 模式：思考与行动的循环

ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的 Agent 架构之一。它的核心思想是让模型在采取行动前先进行推理：

Thought: 我需要先搜索相关信息
Action: search(query="...")
Observation: 搜索结果...
Thought: 现在我可以根据结果回答问题了
Action: finish(answer="...")

优点：简单直观，易于调试 缺点：串行执行效率低，难以处理复杂任务

Plan-and-Execute：先规划后执行

为了解决 ReAct 的局限性，Plan-and-Execute 模式应运而生：

1. Planning 阶段：生成完整的任务分解计划
2. Execution 阶段：按顺序或并行执行子任务
3. Reflection 阶段：根据执行结果调整计划

class PlanExecuteAgent:
    def plan(self, task): ...
    def execute(self, plan): ...
    def reflect(self, results): ...

最新趋势：多 Agent 协作

2026 年的前沿研究聚焦于多 Agent 系统：

• 角色分工：不同 Agent 负责不同专业领域
• 共识机制：通过投票或辩论达成一致
• 记忆共享：共享上下文和知识库

实践建议

1. 从简单任务开始，逐步增加复杂度
2. 为每个 Action 设置超时和重试机制
3. 记录完整的 Thought-Action-Observation 日志
4. 定期评估和优化 Prompt 设计

结语

Agent 架构仍在快速演进中。选择合适的模式取决于具体应用场景，没有银弹。关键是理解每种模式的优势和局限，根据实际情况灵活组合使用。