AI Agent 8大主流架构，一篇搞懂

最近一直在跟各种 Agent 框架打交道——LangChain、AutoGen、CrewAI、Claude Code，换着花样玩了一圈。发现不管外面怎么吹，底层架构来来回回就那几种模式。

今天把最主流的 8 种 Agent 架构拆开讲，每种一张流程图。看完这套，你去看任何 Agent 框架的设计文档都能一眼看穿它在干什么。

01 ReAct — 推理行动协同

ReAct（Reasoning + Acting）是所有 Agent 架构的起点，也是最基础的那个。

核心思路用大白话说就是：想→做→看结果→再想→再做，循环到搞定为止。

LLM 先对问题推理，判断需要做什么，执行完看结果，再基于结果继续推理。整个过程就是一个闭环。

打个比方：你问"Python 怎么读 JSON"，Agent 先想出一段代码，跑一下，看输出对不对，没问题就把答案给你。

啥场景用：几乎所有 Agent 任务的保底方案。简单到中等复杂度的任务都够用。

坑在哪：每一步都要调一次 LLM，Token 烧得快，响应也慢。任务一复杂，容易在循环里绕晕——没有一个全局规划牵着它走。

02 Plan-and-Execute — 规划执行分离

ReAct 是走一步看一步，Plan-and-Execute 是先把路看清再迈腿。

架构分两半：上面是 Planner（规划器），把大任务拆成步骤列表；下面是 Executor（执行器），一个一个干。干完反馈给 Planner，Planner 根据结果决定后续怎么走。

举个例子：你让 Agent "写一个用户管理模块"，Planner 先拆出数据库设计、API 接口、前端页面、测试用例四个步骤，Executor 按顺序执行。第三步前端页面写崩了？Planner 调整方案，重来。

啥场景用：复杂的多步骤任务，特别是前后有依赖关系的。

坑在哪：简单任务有点杀鸡用牛刀——问个天气还要先"规划"再"执行"，多余。而且 Planner 一旦规划歪了，后面全是在弯路上狂奔。

03 Multi-Agent — 多智能体协作

一个人干不过一个团队，一个 Agent 也一样。

Multi-Agent 的核心是一个协调器带着一群专家 Agent 干活。协调器负责分任务、收结果、拍板；专家们各管各的——搜索的搜索，写代码的写代码，质检的质检。

通常会加一个质检环节：所有专家的产出统一过一遍 QA，不过关打回去重做。

比如你让 Agent "写一篇技术博客"，搜索专家去查资料，写作专家起草，编程专家出代码示例，质检专家检查技术准确性。协调器把各部分拼好，质检通过后输出。

啥场景用：大型复杂任务，需要多种专业能力打配合。CrewAI、AutoGen 主推的就是这个方向。

坑在哪：协调成本不低。Agent 之间容易"内耗"——写作专家嫌代码专家的示例太丑，质检专家说搜索专家找的资料不够权威。设计不好就变成无穷的互相打回重做。

04 Reflective Agent — 反思型

这个架构的核心就一个字：改。

Agent 生成初稿后不急着给你，自己当质检员——评估质量，挑毛病，改，再评估，再改。循环 3-5 轮，到自己满意为止。

说白了就是把 ReAct 的循环缩到"生成→反思→修正"这个微观尺度上。

比如让 Agent 写排序算法，第一版写完自己发现"没处理空数组"，改了又发现"没考虑重复元素"，再改……直到代码扎实。

啥场景用：对输出质量要求高的场景——代码生成、技术文档、翻译之类的。

坑在哪：Token 烧钱之王。每多一轮反思就多一次 LLM 调用，3-5 轮下来成本翻好几倍。更尴尬的是，Agent 不一定真能发现自己的错——它觉得自己写得挺好，但逻辑可能还是有 bug。

05 Tool-Augmented — 工具增强

裸跑的 LLM 只能"说"不能"做"。Tool-Augmented 就是给 LLM 装上手和脚。

LLM 根据任务需要自己决定调什么工具——搜东西用 Search API、算数用 Calculator、查数据用 Database、跑代码用 Code Executor。工具返回结果后，结合结果继续推理。

比如你问"2024 年全球 AI 市场规模是多少"，Agent 知道自己不知道，主动调搜索查到数字，再结合搜索结果给你一个带出处的回答。

啥场景用：几乎所有需要外部信息的任务。这是 Agent 区别于普通聊天机器人的关键——能干活了，不只是动嘴。

坑在哪：LLM 选工具和构造参数不一定靠谱。可能选错工具、传错参数，或者过度依赖工具而忽略了自己的推理。工具本身质量也关键——搜到的数据是错的，那回答也是错的。

06 Memory-Augmented — 记忆增强

没有记忆的 Agent 就像只有 7 秒记忆的金鱼，聊完就忘。

Memory-Augmented 给 Agent 装上四级记忆体系：

1. 会话记忆：当前对话的上下文（短期，聊完就没）
2. 短期记忆：最近几次对话的关键信息
3. 长期记忆：用户偏好、历史交互模式
4. 向量数据库：海量知识的语义检索

每次新输入进来，Agent 先从各层记忆里捞相关信息，塞进推理上下文，再生成回答。

比如你跟 Agent 说"我喜欢简洁的代码风格"，几周后再让它写代码，它还记得你的偏好，自动写出简洁风格的。

啥场景用：需要长期交互、个性化体验的场景。这是让 Agent 从"工具"变成"助手"的关键。

坑在哪：记忆越多，上下文越长，推理越慢、Token 越贵。记忆质量维护也是个麻烦事——过时的记忆该不该忘？错误的信息该不该改？目前没有完美方案。

07 RAG Agent — 检索增强

RAG（Retrieval-Augmented Generation）解决的是 LLM 最要命的问题：幻觉。

思路很直接——"先查资料再说话"。用户提问后，Agent 先把问题改写成适合检索的形式，去知识库做向量搜索，对结果重新排序，取最相关的几篇文档，喂给 LLM 生成带引用的回答。

比如企业内部知识库问答：你问"我们退款流程是什么"，Agent 从公司文档库里搜到退款政策，基于真实文档生成回答，每句话标出处。

啥场景用：知识密集型场景，特别需要准确性和可溯源性的——法律咨询、医疗问答、企业知识库。

坑在哪：检索质量决定一切。搜不到就答不了，搜错了更糟。知识库索引质量、检索算法、重排序策略，每一环都可能翻车。而且 RAG 比直接问 LLM 慢不少，检索步骤会增加延迟。

08 Autonomous Loop — 自主循环

Agent 架构的终极形态：设定目标，撒手不管。

你只给一个最终目标，Agent 自己拆任务、逐个执行、评估进度、发现需要新子任务就自己加、继续干……全程不需要人工插手。

跟 Plan-and-Execute 的区别：Plan-and-Execute 是"规划好了再执行"，Autonomous Loop 是"边干边调整"，更动态。

比如你给 Agent 说"帮我搭一个完整的用户认证系统"，它自己规划数据库表、写后端接口、写前端页面、写单元测试、部署到测试环境……全程自主完成，最后交给你一个能跑的系统。

啥场景用：端到端的复杂项目，目标明确但路径不确定的。Devin、AutoGPT 走的就是这个路子。

坑在哪：容易跑偏。没人校准的 Agent 可能在错误方向上越走越远，烧掉大量资源后交出一个偏离预期的东西。安全性也是问题——自主执行意味着它可能做你不想让它做的事。

架构对比一览

最后说两句

生产环境里的 Agent 很少只用一种架构，基本都是混搭。比如 Hermes Agent 就是 ReAct 做基线，Tool-Augmented 装工具，Memory-Augmented 加记忆，Reflective 做自我修正，再加上 Multi-Agent 做任务分派。

搞懂这 8 种模式，你就有了看任何 Agent 框架的透视镜——不管包装得多花哨，底层逃不出这些组合。

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