構(gòu)建具備自主規(guī)劃、執(zhí)行以及適應(yīng)復(fù)雜任務(wù)能力的 AI 智能體，關(guān)鍵在于其“思考”能力。AI 智能體思考框架的出現(xiàn)，正是為了賦予 AI 智能體結(jié)構(gòu)化的推理與決策能力。這些框架為 AI 智能體提供了一套完整的方法論，指導(dǎo)其如何理解目標(biāo)、分解任務(wù)、運(yùn)用工具、處理信息，并依據(jù)環(huán)境反饋來(lái)調(diào)整自身行為。

一個(gè)優(yōu)秀的思考框架，能夠顯著增強(qiáng) AI 智能體的魯棒性、提升其效率以及拓展解決問(wèn)題的泛化能力。接下來(lái)，我們將深入探討3種主流的 AI 智能體思考框架，比如：CoT、ReAct 和 Plan-and-Execute，分析它們的設(shè)計(jì)理念以及適用場(chǎng)景。

下文詳細(xì)剖析之。

1、AI 智能體3種主流的思考框架剖析

AI 智能體思考框架一、CoT 思維鏈

思維鏈（Chain of Thought，CoT）是提升大語(yǔ)言模型（LLM）處理復(fù)雜推理任務(wù)能力的關(guān)鍵技術(shù)。其核心在于引導(dǎo)大模型在給出最終答案之前，先生成一系列結(jié)構(gòu)化的中間推理步驟，這就好比模擬人類(lèi)解決問(wèn)題時(shí)的逐步思考過(guò)程。借助這種方式，LLM 能夠更深入地理解問(wèn)題結(jié)構(gòu)，有效分解復(fù)雜任務(wù)，并逐步推導(dǎo)出解決方案。這些顯式的思考步驟為大模型的決策過(guò)程帶來(lái)了透明度和可解釋性，便于用戶理解和調(diào)試。不過(guò)，這種方法的代價(jià)是生成冗長(zhǎng)的思考鏈條會(huì)增加計(jì)算成本和處理延遲。

隨著 DeepSeek R1 的深度思考模式驗(yàn)證了思維鏈對(duì)推理能力的顯著提升效果，各大模型廠商紛紛推出了支持慢思考的模型。比如：騰訊推出了 Hunyuan T1 模型，阿里千問(wèn)推出了 QwQ 模型。Anthropic 官方還開(kāi)源了 Sequential Thinking MCP，它通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示詞工程，使得原本不支持慢思考的大模型也能實(shí)現(xiàn)類(lèi)似的推理過(guò)程。憑借其通用性和易用性，該工具目前已成為使用頻率最高的MCP Server（數(shù)據(jù)來(lái)源：https://mcp.so/ranking）。

AI 智能體思考框架二、ReAct（Reasoning and Action）

雖然 CoT 提升了大模型的推理能力，但其推理過(guò)程主要基于大模型內(nèi)部知識(shí)，缺乏與外部世界的實(shí)時(shí)交互，這可能導(dǎo)致知識(shí)過(guò)時(shí)、產(chǎn)生幻覺(jué)或錯(cuò)誤傳播。ReAct（Reasoning and Action）框架通過(guò)結(jié)合“推理”（Reasoning）與“行動(dòng)”（Action），有效解決了這一問(wèn)題。它使大模型在推理過(guò)程中能夠與外部工具或環(huán)境互動(dòng)，獲取最新信息、執(zhí)行具體操作，并根據(jù)反饋調(diào)整后續(xù)步驟。這種動(dòng)態(tài)交互賦予了大模型“邊思考邊行動(dòng)、邊觀察邊調(diào)整”的能力，其核心運(yùn)作機(jī)制可以概括為思考（Thought）→ 行動(dòng)（Action）→ 觀察（Observation）的迭代循環(huán)：

思考（Thought）：模型基于當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)和已有的觀察信息進(jìn)行邏輯推理和規(guī)劃。它會(huì)分析問(wèn)題、制定策略，并決定下一步需要執(zhí)行的動(dòng)作（比如：調(diào)用哪個(gè)工具、查詢什么信息）來(lái)達(dá)成目標(biāo)或獲取關(guān)鍵信息。

行動(dòng)（Action）：根據(jù)“思考”階段制定的計(jì)劃，大模型生成并執(zhí)行具體的行動(dòng)指令。這可能包括調(diào)用外部 API、執(zhí)行代碼片段、查詢數(shù)據(jù)庫(kù)或與用戶交互等。

觀察（Observation）：大模型接收并處理“行動(dòng)”執(zhí)行后從外部環(huán)境（比如：工具的返回結(jié)果、API 的響應(yīng)、用戶的回復(fù)）中獲得的反饋信息。這些觀察結(jié)果將作為下一輪“思考”的輸入，幫助模型評(píng)估當(dāng)前進(jìn)展、修正錯(cuò)誤，并迭代優(yōu)化后續(xù)的行動(dòng)計(jì)劃，直至任務(wù)完成。

AI 智能體思考框架三、Plan-and-Execute

Plan-and-Execute 是對(duì)標(biāo)準(zhǔn) ReAct 框架的拓展與優(yōu)化，專(zhuān)為處理復(fù)雜、多步驟任務(wù)而設(shè)計(jì)，其將 AI 智能體的工作流程劃分為兩個(gè)核心階段：

第一、規(guī)劃階段

AI 智能體對(duì)接收到的復(fù)雜任務(wù)或目標(biāo)進(jìn)行整體分析與理解，生成一個(gè)高層次的計(jì)劃，將原始任務(wù)分解為一系列更小、更易管理的子任務(wù)或步驟。這種分解有助于在執(zhí)行階段減少處理每個(gè)子任務(wù)所需的上下文長(zhǎng)度，且計(jì)劃通常是一個(gè)有序的行動(dòng)序列，指明了達(dá)成最終目標(biāo)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。該計(jì)劃可提前呈現(xiàn)給用戶，讓用戶在執(zhí)行開(kāi)始前對(duì)計(jì)劃步驟提出修改意見(jiàn)。

第二、執(zhí)行階段

計(jì)劃制定完成后（可能已采納用戶意見(jiàn)），AI 智能體進(jìn)入執(zhí)行階段，按照規(guī)劃好的步驟逐一執(zhí)行每個(gè)子任務(wù)。在執(zhí)行每個(gè)子任務(wù)時(shí)，AI 智能體可采用標(biāo)準(zhǔn)的 ReAct 循環(huán)來(lái)處理具體細(xì)節(jié)，比如：調(diào)用特定工具、與外部環(huán)境交互或進(jìn)行更細(xì)致的推理。執(zhí)行過(guò)程中，AI 智能體會(huì)監(jiān)控每個(gè)子任務(wù)的完成情況，若子任務(wù)成功則繼續(xù)下一個(gè)；若失敗或出現(xiàn)意外情況，AI 智能體可能需重新評(píng)估當(dāng)前計(jì)劃，動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)劃或返回規(guī)劃階段進(jìn)行修正。此階段同樣可引入用戶參與，讓用戶對(duì)子任務(wù)的執(zhí)行過(guò)程或結(jié)果進(jìn)行反饋，甚至提出調(diào)整建議。

與標(biāo)準(zhǔn) ReAct 相比，Plan-and-Execute 模式的主要優(yōu)勢(shì)在于：

1、結(jié)構(gòu)化與上下文優(yōu)化

預(yù)先規(guī)劃將復(fù)雜任務(wù)分解為小步驟，使 AI 智能體行為更有條理，有效減少執(zhí)行各子任務(wù)時(shí)的上下文長(zhǎng)度，提升處理長(zhǎng)鏈條任務(wù)的效率和穩(wěn)定性。

2、提升魯棒性

將大問(wèn)題分解為小問(wèn)題，降低單步?jīng)Q策的復(fù)雜性，若某個(gè)子任務(wù)失敗，影響范圍相對(duì)可控，也更容易進(jìn)行針對(duì)性的調(diào)整。

3、增強(qiáng)可解釋性與人機(jī)協(xié)同

清晰的計(jì)劃和分步執(zhí)行過(guò)程使 AI 智能體的行為更容易被理解和調(diào)試，更重要的是，任務(wù)的分解為用戶在規(guī)劃審批和執(zhí)行監(jiān)控等環(huán)節(jié)的參與提供了便利，用戶可對(duì)任務(wù)的執(zhí)行步驟提出修改意見(jiàn)，從而實(shí)現(xiàn)更高效的人機(jī)協(xié)作，確保任務(wù)結(jié)果更符合預(yù)期。

這種“規(guī)劃 - 執(zhí)行”的思考框架，因其在復(fù)雜任務(wù)處理上的卓越表現(xiàn)，已成為 AI 智能體領(lǐng)域廣泛采用的核心策略之一。比如：3 月份涌現(xiàn)并廣受關(guān)注的通用 AI 智能體項(xiàng)目，比如： Manus、OWL、OpenManus 等，均采用了這種方式對(duì)用戶任務(wù)進(jìn)行拆分和執(zhí)行，充分展現(xiàn)了其普適性和高效性。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐