AI Agent 架构模式：开发者指南

什么是 AI Agent？

AI Agent 是能够感知环境、做出决策并采取行动以实现目标的系统。它们超越了简单的提示-响应交互。

模式 1：ReAct（推理+行动）

模型在推理和行动之间交替。最适合工具使用型应用。

• 思考 → 行动 → 观察 → 思考 → 行动 → ...
• 简单有效，广泛使用。

模式 2：计划执行

先创建完整计划，然后逐步执行。更适合复杂的多步骤任务。

• 计划：将任务分解为有序子任务。
• 执行：按顺序完成每个子任务。
• 重新计划：根据中间结果调整计划。

模式 3：多 Agent 协作

多个专业化 Agent 协同工作，各自处理问题的不同方面。

• 编排器：协调其他 Agent。
• 专家：编码 Agent、研究 Agent、审查 Agent。
• 通过共享状态或消息传递通信。

模式 4：反思/自我批评

Agent 审查自己的输出并迭代改进质量。

• 生成 → 批评 → 修改 → 批评 → 最终输出。

模式 5：人机协作

Agent 提出行动但需要人类批准关键决策。

选择模式

• 简单工具使用：ReAct
• 复杂工作流：计划执行
• 大型项目：多 Agent
• 高风险输出：反思 + 人机协作