ReAct和Plan & Solve誰更強？一文講透AI Agent工作流設計模式 原創
隨著大模型技術的飛速發展，越來越多的開發者開始構建自己的AI Agent系統。但很多人發現，光有一個強大的LLM還不夠——如何讓AI像人一樣思考、計劃、執行任務，并不斷優化自己的行為，才是真正的挑戰。
這就引出了今天我們要聊的話題：AI Agent的工作流設計模式（Workflow Design Patterns）。
這些模式不是憑空想象出來的，而是來自對人類思維過程的模擬與抽象，它們決定了Agent是“機械地完成指令”，還是“智能地解決問題”。
AI Agent到底是怎么工作的？
我們先來回顧一下什么是AI Agent。
簡單來說，一個基于大語言模型（LLM）的AI Agent，通常包括以下幾個核心組件：
- Prompt模板：指導模型如何思考和輸出。
- 工具調用能力：比如搜索、計算、數據庫查詢等。
- 記憶機制：記住之前的交互歷史或狀態。
- 決策流程：如何一步步完成復雜任務。
而工作流設計模式，就是用來定義這個“決策流程”的框架。
不同的模式，對應著不同的思維方式和任務處理策略。
我們把主流模式分為兩大類：反思型 和 規劃型
一、反思型（Reflection-focused）
這類模式強調Agent在執行過程中不斷“回頭看”，通過評估過去的行為，優化未來的決策。
有點像學生寫完作業后，老師給出反饋，學生再修改——是一個不斷迭代、提升的過程。
1. 基礎反思（Basic Reflection）
就像上面說的學生和老師的關系：
- 學生（Generator）生成答案；
- 老師（Reflector）檢查并給出反饋；
- 學生根據反饋進行修正。
這種模式適用于需要反復優化結果的場景，比如寫文章、解題、代碼生成等。
2. Reflexion：帶強化學習的反思機制
它在基礎反思的基礎上加入了“打分”機制。每次Agent完成一個步驟后，系統會評估其表現，并決定是否繼續、重做或者調整策略。
這相當于給AI裝上了“自我評價系統”，讓它能像人一樣意識到錯誤并改正。
3. 樹搜索+反思（LATS）
LATS = Tree Search + ReAct + Plan & Solve + Reflection + Reinforcement Learning
聽起來很復雜，其實它的本質是：一邊探索多種可能路徑，一邊反思哪條路最靠譜。
比如你在迷宮中尋找出口，每走一步都要回頭看看是不是死胡同，同時嘗試其他分支。
LATS非常適合用于復雜的邏輯推理任務，如數學證明、編程調試等。
4. 自我發現（Self-Discovery）
這是目前最具“元認知”意味的一種模式。它要求Agent不僅知道怎么做，還要理解“為什么這么做”。
Self-Discovery鼓勵模型深入分析任務結構，識別關鍵環節，并在執行過程中動態調整策略。
二、規劃型（Planning-focused）
這類模式更注重事前準備和步驟拆解，適合處理那些需要多個階段協同完成的任務。
1. ReAct 模式（Reason + Act）
ReAct 是最早期也是最經典的AI Agent設計模式之一。
它的核心思想是：邊想邊做，邊做邊學。
以找筆為例：
- 想法（Thought）：我應該去筆筒里找；
- 行動（Action）：打開筆筒；
- 觀察（Observation）：沒找到，繼續下一個地方。
ReAct 的優勢在于靈活應變，缺點是對長期目標缺乏整體把控。
? 適用場景：需要即時反饋的任務，比如客服對話、實時問答、游戲控制等。
2. Plan & Solve 模式
顧名思義，先規劃，再執行。
舉個例子：你要泡一杯拿鐵。
- 計劃：買豆子 → 磨豆 → 烘焙 → 沖泡；
- 執行：每一步都檢查材料是否齊全；
- 調整：如果發現牛奶沒了，臨時加一步“去買牛奶”。
這種模式更適合處理多步驟、依賴性強、容易變化的任務。
? 適用場景：自動化流程、項目管理、任務調度等。
3. REWOO：無需顯式觀察的推理
REWOO 是 ReAct 的簡化版。它省略了“觀察”這一獨立步驟，改為在后續執行中隱含處理。
換句話說，每個動作都會自動“看到”上一步的結果，不需要單獨記錄。
? 優點：流程更簡潔，效率更高。
4. LLM Compiler：并行調用函數的編譯器式流程
這個名字來源于計算機中的“編譯器”概念。
它允許Agent一次性調用多個工具，而不是按順序一個個執行。
例如：用戶問：“AWS Glue 和 MWAA 有什么區別？”LLM Compiler 會同時搜索兩個服務的信息，然后整合成對比結果。
? 優點：大幅提高執行效率，特別適合信息檢索類任務。
5. Storm：寫長文也能自動化！
Storm 是一種專門用于生成高質量長文本的模式。
它的工作流程如下：
- 使用外部工具搜集資料；
- 生成文章大綱；
- 分段撰寫每一部分內容；
- 最后整合成一篇完整的文章。
這就像你寫論文時的思路：先查文獻 → 列提綱 → 分章節寫 → 最后潤色。
? 適用場景：新聞稿撰寫、百科詞條、市場報告等。
如何選擇適合你的Agent模式？
不同任務類型，適合不同的工作流模式。我們可以從以下幾個維度來判斷：
維度 | 推薦模式 |
是否需要即時反饋？ | ReAct |
是否涉及多步驟依賴？ | Plan & Solve |
是否需要持續優化輸出？ | Basic Reflection / Reflexion |
是否追求執行效率？ | LLM Compiler |
是否要寫長篇內容？ | Storm |
是否需探索多種路徑？ | LATS |
當然，實際開發中往往是混合使用幾種模式，打造一個更強大、更靈活的AI Agent。
實戰案例：用Plan & Solve寫一篇產品評測
假設我們要做一個“手機對比評測”的AI Agent，可以這樣設計：
- Planner：列出評測維度（性能、續航、拍照、價格）；
- Executor：調用API獲取各型號參數；
- Replanner：發現某個型號數據缺失，重新補充；
- Summarizer：匯總數據，生成結論。
整個流程既保證了結構化，又能應對突發情況，還能輸出高質量內容。
總結
AI Agent 工作流設計模式，本質上是在模仿人類的認知過程。
從最初的 ReAct 到現在的 LATS、Storm，這些模式讓我們看到了AI在自主性、適應性和創造性方面的巨大潛力。
如果你正在構建自己的Agent系統，不妨從以下幾點入手：
- 明確任務目標和流程結構；
- 選擇合適的模式組合；
- 不斷迭代優化提示詞和工具接口；
- 加入反思機制，讓AI越用越聰明。
未來屬于那些懂得如何“教AI思考”的人。
本文轉載自??Halo咯咯?? 作者：基咯咯
