Cangjie Magic规划策略：React与Plan-React执行器对比
项目地址: https://gitcode.com/Cangjie-TPC/CangjieMagic 引言
在构建智能Agent应用时，选择合适的执行策略至关重要。Cangjie Magic作为基于仓颉编程语言的LLM Agent DSL，提供了多种执行器来满足不同场景的需求。本文将深入分析React和Plan-React两种核心执行器的设计理念、实现机制和适用场景，帮助开发者做出更明智的技术选择。
执行器架构概览
React执行器：即时反应式策略
React执行器采用经典的"思考-行动-观察"（Think-Act-Observe）循环模式，通过迭代方式逐步解决问题。其核心特点包括：
Plan-React执行器：规划驱动策略
Plan-React执行器采用"规划-分解-执行-总结"的四阶段模式，通过先制定详细计划再执行的方式处理复杂任务：
核心差异对比
| 特性维度 | React执行器 | Plan-React执行器 |
|---|---|---|
| 执行模式 | 迭代式即时反应 | 规划驱动分阶段执行 |
| 适用场景 | 简单到中等复杂度任务 | 高复杂度、多步骤任务 |
| 资源消耗 | 较低，按需执行 | 较高，需要预规划 |
| 错误恢复 | 即时调整，继续循环 | 可能需要重新规划 |
| 可解释性 | 中等，显示思考过程 | 高，显示完整计划 |
| 响应速度 | 快速，直接执行 | 较慢，需要规划时间 |
技术实现深度解析
React执行器的核心循环机制
React执行器通过runOnce()方法实现单步执行，每次循环包含以下关键操作：
protected func runOnce(): Option<String> {
LogUtils.info(this.agent.name, "Run Step")
let step = try {
this.execution.addMessage(Message.system(REACT_STEP_PROMPT))
this.getNextReactStep()
} finally {
this.execution.removeLastMessage()
}
this.notifyStep(step)
return handleStep(step)
}
Plan-React执行器的规划阶段
Plan-React执行器的问题分解阶段采用结构化提示工程：
private let PROBLEM_DECOMPOSE_SYSTEM_PROMPT = """
# Instruction
Given a user question, your task is to decompose the question into several tasks.
Just generate tasks and **NEVER** answer the question.
A task-structure has the following json component:
{
"name": string, name of the task
"goal": string, the main purpose of the task
"criticism": string, potential problems and constraints
"milestones": list[string], detailed milestones
}
"""
性能特征分析
执行效率对比
React执行器在简单任务上表现优异，但随着任务复杂度增加，执行时间呈指数增长。Plan-React执行器在复杂任务上通过前期规划避免了不必要的迭代，展现出更好的 scalability。
资源利用率
| 资源类型 | React | Plan-React |
|---|---|---|
| API调用次数 | 可变，依赖迭代次数 | 固定，规划+执行 |
| 内存占用 | 较低 | 较高（存储计划） |
| 计算复杂度 | O(n) - O(n²) | O(1) - O(n) |
适用场景指南
选择React执行器的场景
- 实时交互应用：需要快速响应的对话系统
- 简单工具调用：单一或少量工具调用的任务
- 资源受限环境：内存和计算资源有限的情况
- 探索性任务：不确定解决方案路径的问题
选择Plan-React执行器的场景
- 复杂问题求解：需要多步骤协调的任务
- 关键业务逻辑：要求高可靠性和可解释性的场景
- 批量处理：需要处理多个相关子任务的情况
- 知识密集型任务：需要充分理解领域知识的应用
最佳实践建议
React执行器优化策略
// 配置合适的最大循环次数
@agent[executor: react(maxLoop: 5)]
agent MyReactAgent {
// Agent实现
}
Plan-React执行器配置建议
// 使用Plan-React处理复杂任务
@agent[executor: plan-react]
agent MyPlanAgent {
// 复杂的业务逻辑实现
}
混合使用模式
对于大型应用，可以考虑混合使用模式：
总结与展望
React和Plan-React执行器代表了Cangjie Magic在Agent执行策略上的两种重要范式。React执行器以其简洁高效的特点适合大多数常规场景，而Plan-React执行器通过引入规划机制为复杂问题提供了更可靠的解决方案。
在实际项目中，建议开发者：
- 根据任务复杂度选择合适的执行器
- 对于关键业务，优先考虑Plan-React的可解释性优势
- 在性能敏感场景下评估React执行器的效率优势
- 考虑实现动态执行器选择机制以适应不同需求
随着LLM技术的不断发展，这两种执行器都将持续优化，为开发者提供更强大的Agent构建能力。掌握它们的特性和适用场景，将帮助您构建出更加智能和高效的AI应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
