AI Agent的九种设计模式是近年来提升智能体任务执行能力和效率的核心方法论，结合了推理、规划、反思与执行等关键环节的创新。

1. ReAct模式

核心原理：将推理（Reasoning）与行动（Action）结合，通过“行动→观察→调整”的循环实现动态任务执行。例如，当AI需要寻找胡椒粉时，会先检查台面（Action1），若无则转向抽屉（Action2），并根据观察结果（Observation）动态调整下一步动作。
技术实现：通过结构化提示词（如“Question→Thought→Action→Observation”）控制大模型输出，并借助工具调用（如API接口）完成具体操作，最后生成自然语言反馈。

2. Plan and Solve模式

核心原理：强调先制定计划再执行，适用于需要多步骤调整的任务（如烹饪时根据食材调整菜谱）。其架构分为规划器（生成初始计划）和重规划器（根据执行结果动态调整）。
应用场景：复杂任务（如撰写论文）中，通过分步骤规划提升逻辑性和灵活性。

3. REWOO（Reason without Observation）

核心原理：隐式整合观察结果到后续步骤中，无需显式反馈。例如审批流程中，每一步自动依赖前一步的输出，形成链式依赖关系。
优势：适用于流程化任务（如文件审批），减少冗余交互，提升执行流畅度。

4. LLMCompiler

核心原理：通过并行调用函数（Parallel Function Calling）优化任务编排，如同时查询张译和吴京的年龄以快速计算年龄差。其架构包括规划器（生成任务图）和合并器（整合结果）。
技术特点：依赖有向无环图（DAG）实现高效并行处理。

5. Basic Reflection

核心原理：模拟师生互动，AI生成答案后接受反馈并修正。例如，学生（Generator）提交作业后，老师（Reflector）批改并提出改进建议。
应用：提升生成内容的质量，如文本润色或代码纠错。

6. Reflexion

升级特性：在Basic Reflection基础上引入强化学习，结合外部数据评估答案准确性。例如，生成电商文案后，通过用户关注点（如具体功能、价格对比）进行批判性反思，优化内容。
实现方式：通过“Responder（生成初稿）+ Revisor（针对性修改）”架构迭代优化输出。

7. Language Agent Tree Search (LATS)

融合模式：结合树搜索、ReAct、Plan&Solve和反思机制，通过多轮迭代寻找最优解。例如，在强化学习框架下，通过多路径探索和奖励评估选择最佳策略。
技术价值：适用于复杂决策场景（如游戏策略制定），兼顾效率与准确性。

8. Self-Discover

核心原理：在更细粒度上对任务本身进行反思，例如分析任务是否需要拆分或补充步骤。其架构包括选择器（选择反思方式）、适配器（应用反思）和执行器（重新推理）。
应用场景：任务理解与分解，如优化流程设计。

9. Storm模式

核心原理：系统化生成结构化内容（如维基百科文章），先构建大纲再填充细节。例如，生成大纲后调用外部工具搜索数据丰富内容。
技术实现：分阶段处理（大纲生成→内容填充），确保逻辑连贯性和信息完整性。

模式对比与趋势

• 传统模式局限：早期AI依赖单一推理或执行，缺乏动态调整能力（如无ReAct时需遍历所有步骤）。

• 趋势融合：LATS等模式通过整合多种机制（如树搜索+反思）实现更优解，而多智能体协作（如吴恩达提出的第四种模式）进一步扩展了Agent的协同潜力。

• 应用扩展：从内容生成（Storm）到企业流程优化（如第四范式的装配方案生成），AI Agent正向多场景渗透。

最后
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