大模型 Agent 是不是就是各种 Prompt 的堆叠？

现在常见的Agent，包括Manus、Deep Research大部分都是LLM+Wrapper Prompt、Function Call，MCP etc)，不过未来未必。下面是现在最流行的 5 种Agent 设计模式。

让我们在下面了解它们！

1） 反射模式（Reflection pattern）

AI 会审查其工作以发现错误并迭代，直到产生最终响应。

2） 工具使用模式（Tool use pattern）

工具允许 LLM 通过以下方式收集更多信息：

• 查询矢量数据库
• 执行 Python 脚本
• 调用 API 等

这很有帮助，因为 LLM 不仅仅依赖于其内部知识。

3） ReAct（Reason and Act） 模式

ReAct 结合了上述两种模式：

• Agent 可以反映生成的输出。
• 它可以使用工具与世界交互。

这使其成为当今使用的最强大的模式之一。

4） 规划模式（Planning pattern）

AI 不是一次性解决请求，而是通过以下方式创建路线图：

• 细分任务
• 概述目标

这种战略思维可以更有效地解决任务。

5） 多智能体模式（Multi-agent pattern）

在此设置中：

• 我们有多个Agent。
• 每个 Agent 都分配有一个专用的角色和任务。
• 每个 Agent 还可以访问工具。

所有Agent协同工作以提供最终结果，同时根据需要将任务委派给其他Agent。

未来

对于这个问题，我认为最终的智能体应该是训练出来的，而不是一个Wrapper。现在所有的Wrapper都是权宜之计。

强化学习奠基人之一 Rich Sutton写的名篇“苦涩的教训”，回顾了象棋、围棋、语音识别、计算机视觉等多个领域的历史经验，揭示了一个令人不甘却无法回避的事实：越通用的方法、越依赖计算，反而越能取得压倒性胜利。当我们继续试图让机器“像人一样思考”时，我们也许正在与真正的进步背道而驰。

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