ReAct、Plan Execute、Multi-Agent：三种Agent开发设计范式，小白也能学会大模型，速收藏！
本文介绍了Agent开发中常用的三种设计范式：ReAct、Plan & Execute和Multi-Agent。ReAct通过推理和行动的交织处理多步推理需求；Plan & Execute通过拆解任务成步骤清单，按顺序执行，适合流程固定的任务；Multi-Agent通过多个Agent的分工协作，解决单体Agent难以处理的复杂任务。这些范式各有优劣，适用于不同场景，帮助开发者更好地利用大模型技术。
ReAct (Reasoning + Acting)
ReAct 原理：将推理 (Reasoning)和行动 (Acting)交织在一起。
Agent 在执行每一步动作之前，都会先进行思考（Thought），决定下一步做什么（Action），然后观察结果（Observation），再进行下一次思考，如果大模型觉得已经完成了，就进行结果的输出。
How ReAct Works
举个发送邮件的例子：
- Input：用户请求帮我发邮件给FanOne，让他快点更新视频
- Thought 1：我需要找到“我”和FanOne的邮箱地址
- Action 1：
Search Email - Observation 1：找到了我的邮箱是 A，FanOne的邮箱是 B
- Thought 2：我已经知道“我”和FanOne的邮箱地址了，现在需要编辑好Email
- Action 2：
Edit Email - Observation 2：发件人，收件人，Title，Content…
- Thought 3：我已经编辑好了邮件，就等用户授权同意了
- Action 3：
Ask For Agree - Observation 3：用户授权同意，邮件已发送，并无响应错误
- Thought 4 ：已经完成发送
- Output：完成，已为你发送完邮件
Example For ReAct
ReAct 形式能处理需要多步推理的需求，并且可以对结果进行修正，容错率高。但Token的消耗较大，因为中间的步骤多，并且容易陷入循环。
Plan & Execute
P&E原理：先把大任务拆解成一个详细的步骤清单（Plan），然后按顺序逐一执行这些步骤（Execute）。通常包含两个角色：Planner（规划者）和 Executor（执行者）。
How Plan & Execute Works
举个例子：
- Input：用户输入，“帮我看看哪个平台买iPhone 17便宜”
- Planner：列出方法和步骤2.1 步骤1：查到有哪些主流的电商平台 2.2 步骤2：对主流平台请求查看优惠价格 2.3 步骤3：计算比较哪个平台的iPhone 17便宜
- Executor：执行方法和步骤3.1 执行1：查到有某宝、某多多、某东、某猫、某音商城、某鱼等主流电商平台… 3.2 执行2：查询各平台的iPhone 17的商品价格和优惠详情，某宝 X 元，某东 X 元… 3.3 执行3：计算比较的出结论：某鱼的iPhone 17便宜。
- OutPut：某鱼的价格便宜，其次某多多，再到某宝…
这一类设计有一个
明确的Plan，会让目标更加清晰，适合复杂且步骤明确的任务，避免 Agent 跑偏。但如果计划一开始就错了，后续执行都会错，难以动态调整，除非引入 Replanner 或者 Evaluator 之类的能进行评估回滚进行容错。
Multi-Agent
原理：多个拥有不同角色和专长的 Agent 互相通信、协作来完成任务。通常涉及“管理者 (Manager)”和“执行者 (Worker)”或者“对练 (Debate)”。
这里我们先讲一下Debate (辩论/对练) 是 Multi-Agent 系统中的一种特殊协作模式，核心思想是真理越辩越明。引入了对抗或互相质疑的机制。
两个或多个 Agent 针对同一个问题提出不同的观点，互相找茬、反驳，最终通过这种高强度的思维碰撞，得出一个更准确、更全面的结论。
How Multi-Agent Works
举个例子，用户请求：“帮我写一个贪吃蛇游戏，并确保没有 Bug。”
- Manager: 收到需求，拆解任务。呼叫
Coder写代码，呼叫Reviewer检查。 - Coder Agent: 编写贪吃蛇的代码。提交给 Manager。
- Manager: 转交给
Reviewer。 - Reviewer Agent: 运行代码，发现蛇撞墙后没有死亡。反馈给
Coder。 - Coder Agent: 修复 Bug，重新提交。
- Reviewer Agent: 再次测试，通过。
- Manager: 将最终代码交付给用户。
Example For Multi-Agent
这一类设计核心在于专业分工，让专业的 Agent 做专业的事，能解决单体 Agent 难以处理的超复杂任务，模拟人类团队工作流。但能看出，这样的开发复杂度高，通信成本高，可能出现死循环对话。
最后总结一下：
- ReAct：需要
实时外部信息或者动态决策，并且下一步依赖上一步结果任务。用大白话来讲就是走一步算一步，这一步完成了，再思考下一步，再执行下一步，进行动态决策。 - Plan-and-Execute：
任务目标明确，步骤清晰，适合流程固定、不容出错的长任务，类似标准的执行SOP。大白话来讲就是列好需要做的清单，按步执行下去。 - Multi-Agent：
任务极其复杂，需要不同领域的专业知识，单体 LLM 搞不定的。
最后
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最后
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
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第二阶段（30天）：高阶应用
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- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
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- 搭建 RAG 系统的扩展知识
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
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- …
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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