图解 AI Agent 三种设计范式｜ReAct、Plan Execute、Multi-Agent

最近接触 agent 开发比较多这篇文章来讲一下Agent开发中常用的三种设计范式。ReAct、Plan Execute、Multi-Agent。这几种模式主要是工作流程的不同。ReAct (Reasoning Acting)ReAct 原理将推理 (Reasoning)和行动 (Acting)交织在一起。Agent 在执行每一步动作之前都会先进行思考Thought决定下一步做什么Action然后观察结果Observation再进行下一次思考如果大模型觉得已经完成了就进行结果的输出。How ReAct Works举个发送邮件的例子Input 用户请求帮我发邮件给FanOne让他快点更新视频Thought 1 我需要找到“我”和FanOne的邮箱地址Action 1Search EmailObservation 1 找到了我的邮箱是 AFanOne的邮箱是 BThought 2 我已经知道“我”和FanOne的邮箱地址了现在需要编辑好EmailAction 2Edit EmailObservation 2 发件人收件人TitleContent…Thought 3 我已经编辑好了邮件就等用户授权同意了Action 3Ask For AgreeObservation 3 用户授权同意邮件已发送并无响应错误Thought 4 已经完成发送Output 完成已为你发送完邮件Example For ReActReAct 形式能处理需要多步推理的需求并且可以对结果进行修正容错率高。但Token的消耗较大因为中间的步骤多并且容易陷入循环。Plan ExecutePE原理先把大任务拆解成一个详细的步骤清单Plan然后按顺序逐一执行这些步骤Execute。通常包含两个角色Planner规划者和 Executor执行者。How Plan Execute Works举个例子Input 用户输入“帮我看看哪个平台买iPhone 17便宜”Planner列出方法和步骤2.1 步骤1查到有哪些主流的电商平台 2.2 步骤2对主流平台请求查看优惠价格 2.3 步骤3计算比较哪个平台的iPhone 17便宜Executor执行方法和步骤3.1 执行1查到有某宝、某多多、某东、某猫、某音商城、某鱼等主流电商平台… 3.2 执行2查询各平台的iPhone 17的商品价格和优惠详情某宝 X 元某东 X 元… 3.3 执行3计算比较的出结论某鱼的iPhone 17便宜。OutPut 某鱼的价格便宜其次某多多再到某宝…这一类设计有一个明确的Plan会让目标更加清晰适合复杂且步骤明确的任务避免 Agent 跑偏。但如果计划一开始就错了后续执行都会错难以动态调整除非引入 Replanner 或者 Evaluator 之类的能进行评估回滚进行容错。Multi-Agent原理多个拥有不同角色和专长的 Agent 互相通信、协作来完成任务。通常涉及“管理者 (Manager)”和“执行者 (Worker)”或者“对练 (Debate)”。这里我们先讲一下Debate (辩论/对练) 是 Multi-Agent 系统中的一种特殊协作模式核心思想是真理越辩越明。引入了对抗或互相质疑的机制。两个或多个 Agent 针对同一个问题提出不同的观点互相找茬、反驳最终通过这种高强度的思维碰撞得出一个更准确、更全面的结论。How Multi-Agent Works举个例子用户请求“帮我写一个贪吃蛇游戏并确保没有 Bug。”Manager: 收到需求拆解任务。呼叫Coder写代码呼叫Reviewer检查。Coder Agent: 编写贪吃蛇的代码。提交给 Manager。Manager: 转交给Reviewer。Reviewer Agent: 运行代码发现蛇撞墙后没有死亡。反馈给Coder。Coder Agent: 修复 Bug重新提交。Reviewer Agent: 再次测试通过。Manager: 将最终代码交付给用户。Example For Multi-Agent这一类设计核心在于专业分工让专业的 Agent 做专业的事能解决单体 Agent 难以处理的超复杂任务模拟人类团队工作流。但能看出这样的开发复杂度高通信成本高可能出现死循环对话。最后总结一下ReAct 需要实时外部信息或者动态决策并且下一步依赖上一步结果任务。用大白话来讲就是走一步算一步这一步完成了再思考下一步再执行下一步进行动态决策。Plan-and-Execute任务目标明确步骤清晰适合流程固定、不容出错的长任务类似标准的执行SOP。大白话来讲就是列好需要做的清单按步执行下去。Multi-Agent任务极其复杂需要不同领域的专业知识单体 LLM 搞不定的。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容