AI应用分享系列（八）：智能体的六种设计模式

引言

本文主要介绍了智能体的六种设计模式，并基于ai studio平台搭建了对应的工作流示例。最后重点介绍了ReAct Agent以及针对ReAct框架延伸出来的一些变种架构。

本文部分图片来源以及内容描述参考网页：https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

Chain（链式处理）

模式描述

将复杂任务拆解为多个串联的子任务，通过多次调用大模型逐步完成。每个步骤的输出会作为下一个步骤的输入。

技术优势

• 分步思考提升处理质量
• 增强流程的可控性和灵活性
• 降低信息过载风险，避免一次性处理过多任务

工作流搭建

案例说明：日常写作中，我们通常分为三个步骤，1. 列出文章大纲；2. 内容书写；3. 全文检查润色。已知这三个步骤，我们可以构造三个大模型，依次按照我们给的指令执行内容生成。

Parallelization（并行处理）

模式描述

将任务拆解为多个可并行执行的子任务，同时处理后再合并结果。

技术优势

• 大幅提升处理效率
• 适用于子任务间耦合度低的场景
• 充分利用计算资源

工作流搭建

案例说明：代码审查系统：代码提交 → 多角度漏洞检测 → 风险汇总

Routing（路由分发）

模式描述

根据输入内容的特征或条件，动态地将任务分配给最合适的子任务或模型的一种工作流模式。强调智能决策和灵活调度，适用于多样化输入和多策略处理的场景。

• router大模型的作用是分类，最终产生一个routerKey作为后续走哪个分支的判断。（类似工作流中的意图识别节点）
• 走到对应的分支后会利用分支预先填好的提示词和prompt调用具体的分支模型。

技术优势

• 智能决策最优处理路径
• 灵活应对多样化输入
• 资源优化分配

工作流搭建

案例说明：

电商聊天机器人，当用户输入查询时，系统会先判断用户的意图类型：

1. 商品搜索（如“我想买红色连衣裙”）
2. 比价咨询（如“iPhone 15 和 小米14 哪个更值得买？”）
3. 风格推荐（如“适合圆脸的太阳镜有哪些？”）

然后根据分类结果，将问题交给不同 Prompt 设计的子模型去处理，以提供更精准的回答。

Evaluator-Optimizer（评估优化）

模式描述

一个模型生成内容，另一个模型评估并提供优化反馈，多轮迭代提升质量。

技术优势

• 持续优化输出质量
• 生成-评估闭环
• 减少人工干预成本

工作流搭建

案例1说明：旅行计划制定：用户给定旅行天数和地点，以及一些其他要求。通过Evaluator-Optimizer模式迭代优化行程细节与预算分配。

案例2说明：辩论

Orchestrator-Workers（协调器-工作者）

模式描述

• 由一个大模型作为管理员对复杂任务进行拆分
• 拆分成子任务以及任务说明，再分发给其他大模型进行下一步执行
• 适合于无法在事前确定子任务个数

和Parallelization设计模式很类似，只是Parallelization是人工事先拆解好子任务交由大模型处理。而Orchestrator-Workers事先无法确定子任务个数。

技术优势

• 动态任务分解
• 灵活适应复杂场景
• 自动化程度高

工作流搭建

案例说明：输入一个需要分析的问题，模型会自动拆分成多个视角进行问题分析。

ReAct Agent

模式描述

模型自主规划、执行并根据环境反馈调整策略。

• 开放性问题：无法事先定义工作流
• 大模型自行规划执行条件和步骤
• 根据外部反馈进行下一步行动

ReAct Agent框架深度解析：原理、演进与前沿应用

ReAct(Reasoning and Acting)作为当前最受关注的AI Agent设计范式之一，通过将推理与行动有机结合，大幅提升了大型语言模型(LLM)处理复杂任务的能力。

ReAct框架的核心原理与架构设计

ReAct框架的革命性突破在于将人类解决问题的"三思而后行"思维过程形式化为可计算的模型架构。传统语言模型要么仅进行封闭推理(如Chain-of-Thought，CoT)，要么盲目执行动作(如Action-only)，而ReAct通过显式分离又动态耦合推理与行动两个模块，实现了1+1>2的效果。

核心循环机制

ReAct的基本工作单元是"思考-行动-观察"(TAO)循环：

1. 思考(Thought)

   模型分析当前状态，规划下一步行动策略

2. 行动(Action)

   根据思考结果调用外部工具或API

3. 观察(Observation)

   获取行动结果并更新上下文

这个循环会迭代执行直到任务完成，每个步骤都会生成结构化记录，形成完整的可解释轨迹。

ReAct扩展/变种架构模式

原始ReAct已衍生出多种增强变体，形成丰富的技术生态。

Reflexion模式

核心创新：在TAO循环中增加自我反思步骤，分析错误并调整策略。

两个大模型的协作过程为：

1. Generate模型收到用户请求后，生成初始response，并交给Reflect模型
2. Reflect模型给出评估后，将评语等反馈给Generate模型
3. Generate模型根据评估做调整后，重新生成response
4. 反复循环，直到达到用户设定的循环次数后，将最终response返回给用户。

Reflexion模式融合了ReAct和Evaluator-Opitimizer的核心思想，继承了ReAct交互式任务分解能力，借鉴了生成-评估循环思想。
优势：

• 错误修正能力提升30%以上（AlfWorld实验数据）
• 支持长期任务中的策略优化

PreAct框架

论文：PreAct: Prediction Enhances Agent’s Planning Ability

核心创新：在行动前增加预测步骤，形成"预测-执行-验证"循环。

PreAct 会在每一步中要求 LLM 生成对未来观察的预测和相应的应对措施 ，并根据预测观察与实际观测之间的差异提示 LLM 反思或改变其计划方向。
优势：

• 前瞻性规划减少无效操作
• 复杂任务成功率比原始ReAct提高20%

ActRe机制

论文：ReAct Meets ActRe: Autonomous Annotations of Agent Trajectories for Contrastive Self-Training

核心创新：逆向流程——先行动后生成解释，专为自动化数据标注设计。

A3T框架通过引入一个名为ActRe的提示代理来自动化训练语言代理这一过程。
优势：

• 降低人工标注成本
• 适用于需要大量训练数据的场景

LATS架构

论文：Language Agent Tree Search Unifies Reasoning Acting and Planning in Language Models

核心创新：

• 树搜索算法：LATS 使用蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法，通过平衡探索和利用，找到最优决策路径。
• LM 驱动的值函数：利用预训练的语言模型评估状态并生成反馈，指导搜索过程。
• 环境反馈：通过与外部环境交互获取反馈，增强模型的适应性和问题解决能力。

优势：

• 在持续任务中实现收益最大化
• 支持多目标权衡（如转化率与用户体验）

多模态ReAct

核心创新：支持图像/视频等非文本输入和工具调用。
优势：

• 处理图文混合任务（如商品图文匹配）
• 调用CV工具增强能力

应用场景：

• 视觉搜索（上传图片找同款）
• 商品主图质量审核
• AR试妆效果生成

模式演进趋势总结

1. 从静态到动态：Chain/Parallelization（固定流程）→Routing/Orchestrator（动态调度）。
2. 从单机到协同：单一模型（Chain）→多模型协作（Evaluator-Optimizer/Orchestrator-Workers）。
3. 从封闭到开放：预设任务（Chain）→自主规划（ReAct）。

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