agent设计范式

 

大模型 Agent 的发展非常迅速，除了经典的 ReAct 模式，还涌现出了许多其他设计范式，它们各自针对不同的任务特点和优化目标。

下面是一个表格，汇总了这些主要的 Agent 范式及其核心思想和典型应用场景：

范式名称	核心思想	典型应用场景
​​ReAct (Reasoning+Acting)​​

将推理（Reasoning）与行动（Acting）结合，通过“思考->行动->观察”循环与环境动态交互	复杂问题求解、需要多步工具调用的任务
​​反射模式 (Reflection)​​

引入用户反馈或模型自我批判，迭代修正输出以提升质量	内容生成、代码编写、需要高准确性的任务
​​工具使用模式 (Tool Use)​​

赋予LLM调用外部工具、API或知识库的能力，克服其固有知识的局限性	获取实时信息、执行专业领域任务（如计算、查询）
​​规划模式 (Planning)​​

将复杂任务分解为系列子任务并制定计划，按计划执行并根据反馈动态调整	复杂项目开发、长周期任务、需要预先规划的场景
​​多智能体协作 (Multi-Agent)​​

模拟团队协作，不同角色Agent各司其职，通过通信与合作共同解决复杂问题	软件开发、复杂系统设计、需要多角色专业知识的任务
​​记忆增强模式 (Memory-Augmented)​​

为Agent配备显式记忆机制（短期/长期），存储和利用历史信息以提供上下文感知响应	个性化对话、长期交互任务、克服模型上下文窗口限制
​​自我纠错 (Self-Correction)​​

Agent内部审查、评估并改进自身输出，基于规则、质量标准或另一个“批判者”模型	事实核查、逻辑一致性检查、安全敏感内容生成
​​REWOO​​

摒弃显式的“观察”步骤，将观察结果隐式融入下一步执行，实现更流畅的任务执行	审批流程、环环相扣的链式任务
​​LLMCompiler​​

通过并行函数调用（Parallel Function Calling）优化任务编排，提高处理效率	需要同时处理多个独立子任务、对效率要求高的场景
​​Reflexion​​

在反射模式基础上整合强化学习机制，通过外部数据量化评估答案质量，推动有效自我修正	需要持续学习和优化、且能获得明确奖励信号的任务
​​LATS​​

融合树搜索、ReAct、规划及反思机制，通过多轮迭代寻找最优解

复杂决策、需要对多种可能路径进行探索和评估的任务

🧠 ​​如何选择 Agent 范式​​

重试

选择合适的 Agent 范式，通常需要考虑以下几点：

5. ​​资源与成本​​：多Agent系统通常比单Agent更复杂，需要更多计算资源。

💡 ​​总结一下​​

这些范式并非互斥，​​实际应用中常常混合使用​​。例如，一个多Agent系统（Multi-Agent）中的每个Agent内部可能采用ReAct模式进行推理，并配备记忆模块（Memory-Augmented），在生成最终答案前还会进行自我批判（Self-Correction）。

• ​​任务复杂度与结构​​：任务是否需要逐步推理（ReAct）、预先规划（Planning）、还是多角色协作（Multi-Agent）？

• ​​对准确性与可靠性的要求​​：任务是否需要迭代修正（Reflection, Self-Correction）或事实核查？

• ​​信息需求​​：是否需要访问外部工具或实时信息（Tool Use）？是否需要记忆先前交互（Memory-Augmented）？

• ​​效率考量​​：任务是否需要并行处理（LLMCompiler）或流畅的链式执行（REWOO）？