ai agent 5种常见的设计模式

ReAct (Reasoning + Acting)

核心思想：让智能体“边想边做”。它遵循一个“思考 → 行动 → 观察 → 再思考”的循环。智能体先用自然语言进行推理，然后决定调用何种工具，接着观察工具返回的结果，并基于新信息决定下一步行动。

优点：推理过程清晰可见，便于调试和追踪。

适用场景：需要与外部工具（如搜索、API、数据库）交互的复杂任务。

Plan-and-Execute (规划与执行)

核心思想：先规划，再干活。智能体首先将整个复杂任务拆解成一个有明确步骤和依赖关系的计划，然后按计划逐步执行。这种模式常将规划（需要强推理能力）和执行（可以是简单任务）分离，以提升效率和降低成本。

优点：具有全局视野，能有效处理多步骤、有依赖关系的复杂任务。

适用场景：涉及十几个子步骤的复杂流程，如项目管理、多阶段分析报告生成。

Tool Use (工具使用)

核心思想：这是所有智能体的基础能力，而非独立模式。它让智能体能够调用外部工具，打破大模型的“信息孤岛”。通过函数调用（Function Calling），智能体可以连接数据库、读写文件、调用各类API，从而干预现实业务。

优点：极大地扩展了智能体的能力边界。

适用场景：任何需要获取实时信息或执行具体操作的场景。

Reflection (自我反思)

核心思想：让智能体“自己检查答案”。在生成初始答案后，智能体不会直接输出，而是通过另一个提示词或模型来评审自己的回答，并根据评审意见进行修正。这个过程可以形成一个“生成-评估-修正”的闭环。

优点：能显著提升输出结果的准确性和质量。

适用场景：对准确性要求高的任务，如代码生成、研究报告撰写。

CodeAct (代码即行动)

核心思想：将任务转化为可执行代码。智能体不只用语言描述，而是直接生成并执行代码（如Python脚本）来完成任务，然后将执行结果作为最终输出。

优点：结果准确、可复现、便于验证。

适用场景：数据分析、图表生成、数学计算等需要精确执行的任务。