7种Agent核心设计模式，小白也能轻松入门大模型学习之旅
本文介绍了七种核心的Agent设计模式，包括ReAct、Plan & Execute、Reflection、Tree of Thoughts、Graph Agent、Swarm Agent和Human-in-the-Loop。这些模式都是在同一个Runtime上，对Goal/State/Planning/Tool/Reflection的不同编排方式。文章详细解释了每种模式的核心思想、流程、优缺点和适用场景，并总结了它们可以统一为三类能力：思维模式、规划模式和执行模式，以及跨层模式自我修正。这些内容对于想要学习大模型的小白或程序员来说，是一个很好的入门指南。
Agent不是一种实现，而是一组运行模式（Patterns）。不同模式，本质是在同一个Runtime上，对Goal/State/Planning/Tool/Reflection的不同编排方式。
七种核心设计模式概览
| 模式 | 核心思想 | 本质 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| ReAct | 思考与行动交替 | 局部决策的Reactive系统 | 简单任务、工具调用 |
| Plan & Execute | 先规划再执行 | 分层目标分解 | 长任务、需要稳定性 |
| Reflection | 自我评估与修正 | 在线学习闭环 | 持续优化、长期任务 |
| Tree of Thoughts | 多路径搜索式推理 | 推理空间的搜索 | 复杂问题、需要探索 |
| Graph Agent | 状态图驱动 | 状态机+决策图 | 非线性任务、容错场景 |
| Swarm Agent | 多Agent分工协作 | 分布式认知系统 | 大规模并行、团队协作 |
| Human-in-the-Loop | 人类介入关键决策 | 外部治理层 | 生产环境、安全敏感 |
一、ReAct Pattern
核心思想
思考与行动交替进行的最小Agent Loop。
ReAct由Yao等人于2022年提出，其核心创新在于将推理和行动交织进行，而非先完成全部推理再执行。
模式流程
用户输入 → 思考 → 行动 → 观察 → ... → Answer每一步都是：先思考"我现在该做什么"，然后执行，再观察结果，继续下一轮。
特点与评估
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 简单易实现 | ❌ 没有长期规划 |
| ✅ 可解释性强 | ❌ 容易陷入局部最优 |
| ✅ Tool使用自然 | ❌ 长任务能力弱 |
本质
局部决策驱动
代码示例
二、Plan & Execute Pattern（规划-执行分离）
核心思想
先规划全局路径，再逐步执行。Planning和Execution解耦。
这一模式被LangChain等框架广泛采用。
模式流程
用户输入 → Planning(生成完整计划) → Execute Step 1 → Execute Step 2 → ... → Done关键区别：Planning阶段生成完整的任务分解，Execution阶段按顺序执行。
特点与评估
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 更稳定 | ❌ Plan可能过时 |
| ✅ 适合长任务 | ❌ 对动态环境适应弱 |
| ✅ 更可控 | ❌ 依赖初始规划质量 |
本质
层级目标规划与分解系统
三、Reflection Pattern（自我修正模式）
图5
核心思想
Agent可以评估自己的行为并修正策略。引入Critic机制，更新Memory/Skill。
模式流程
Action → Observation → Reflection(评估) → Adjust(调整) → Next Action特点与评估
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 能持续进化 | ❌ 不稳定 |
| ✅ 能纠错 | ❌ 成本高 |
| ✅ 适合长期任务 | ❌ 容易过度优化 |
本质
Agent 运行时在线学习闭环
四、Tree of Thoughts (ToT) Pattern（搜索式推理）
图6
核心思想
把"思考"变成搜索问题。多路径推理，可回溯，支持评分机制。
模式流程
Goal → Generate Thoughts(生成多个候选思路) → Evaluate(评估) → Select Best(选择最优) → Continue...特点与评估
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 强推理能力 | ❌ 计算成本高 |
| ✅ 可解决复杂问题 | ❌ 延迟大 |
| ✅ 支持回溯 | ❌ 工程复杂 |
本质
推理空间搜索
五、Graph Agent Pattern（图结构Agent）
图7
核心思想
Agent不再是线性流程，而是状态图。非线性执行，可回溯，状态可复用。
LangGraph是这一模式的典型实现，将Agent建模为状态机+决策图的组合。
模式流程
State A → Decision(条件判断) → State B or State C → ...特点与评估
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 强表达能力 | ❌ 复杂度高 |
| ✅ 支持复杂任务 | ❌ 难调试 |
| ✅ 容错性强 | ❌ 状态管理困难 |
本质
状态机 + 决策图
六、Swarm Agent Pattern（群体智能）
图8
核心思想
多Agent分工协作完成任务。并行执行，多角色协作，结果汇总。AutoGen和CrewAI是代表性框架。
模式流程
Task → Decompose(分解) → Agent A/Agent B/Agent C(并行执行) → Aggregate(汇总) → Result特点与评估
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 可扩展性强 | ❌ 协调成本高 |
| ✅ 接近人类团队 | ❌ 状态同步复杂 |
| ✅ 并行效率高 | ❌ 调度困难 |
本质
分布式认知系统
七、Human-in-the-Loop Pattern（人类介入）
图9
核心思想
人类作为外部控制与修正系统。人类参与关键决策，提供安全控制，纠正模型偏差。
模式流程
Agent Action → Human Review(人工审核) → Approve/Reject/Modify → Continue特点与评估
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 安全性高 | ❌ 自动化程度低 |
| ✅ 可控性强 | ❌ 响应慢 |
| ✅ 适合生产环境 | ❌ 人力成本高 |
本质
Agent 外部治理层
统一视角：三类能力+跨层模式
图10
这些设计模式其实可以统一为三类能力：
（1）🧠 Thinking Patterns（思维模式）
ReAct
— 局部推理循环
Tree of Thoughts
— 全局搜索推理
解决：怎么"想"
（2）🧭 Planning Patterns（规划模式）
Plan & Execute
— 分层规划执行
Graph Agent
— 状态图规划
👉 解决：怎么"组织任务"
（3）⚙️ Execution Patterns（执行模式）
Swarm Agent
— 分布式协作
Human-in-the-Loop
— 人机协作
👉 解决：怎么"完成任务"
（4）🔁 Cross-cutting Pattern（跨层）
Reflection
— 贯穿所有模式的自我修正
👉 解决：怎么"变得更好"
总之：
ReAct是局部智能，Plan & Execute是结构智能，ToT是搜索智能，Graph是状态智能，Swarm是分布式智能，而HITL是现实约束智能。
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