引言：为什么 Agent 不只有一种“做事方式”？

很多人以为，AI Agent 的底层逻辑都差不多：

接收任务 → 调用工具 → 输出结果

但实际上，2026 年主流 Agent 的最大差异，不在于模型是谁，而在于：

它是如何思考、如何规划、如何决定下一步的。

同样是完成一个任务，不同 Agent 会采取完全不同的工作方式。

例如：

用户说：

“帮我制定一份去东京出差的计划，并控制在预算内。”

有些 Agent 会：

• 一边思考，一边查信息，一步一步做

有些 Agent 会：

• 先完整规划，再逐步执行

还有一些 Agent 会：

• 做完之后再反思，发现问题再重来

这就对应了 Agent 领域最常见的几种模式：

• ReAct
• Plan-and-Execute
• Reflexion
• Tree of Thoughts
• Multi-Agent
• Self-Refine

它们不是不同的软件，而是不同的“智能体思维方式”。

理解这些模式，才能真正理解为什么有些 Agent 很聪明，而有些 Agent 明明用了同样的大模型，却经常失败。

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一、ReAct：边思考，边行动

ReAct 是最经典、也最广泛使用的 Agent 模式。

它的名字来自：

Reason + Act

也就是：

一边推理，一边行动。

它的执行方式通常像这样：

Thought: 我需要先查机票
Action: 调用航班搜索工具
Observation: 找到机票价格 7200 元
Thought: 预算还剩 7800 元，我需要找更便宜的酒店
Action: 调用酒店搜索工具
Observation: 找到酒店 7600 元

也就是说，ReAct 不会提前规划完整个流程，而是：

每做一步，就根据结果决定下一步。

ReAct 的核心特点

• 实时决策
• 动态调整
• 每一步都依赖最新观察
• 非常适合不确定环境

ReAct 最适合什么任务？

适合：

• 搜索
• 调查
• 客服
• 工具调用
• 多轮问题解决
• 环境经常变化的任务

例如：

• 自动调试代码
• 搜索并整理资料
• 与用户持续对话
• 处理复杂客服工单

ReAct 的优点

• 灵活
• 容易适应变化
• 不需要提前知道全部步骤
• 非常适合真实世界

ReAct 的缺点

因为它每一步都重新思考，所以容易：

• 绕路
• 重复
• 忘记长期目标
• 陷入低效循环

例如：

查机票 → 查酒店 → 又回去查机票 → 再查酒店

它有时会像一个聪明但有点“想到哪做到哪”的人。

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二、Plan-and-Execute：先规划，再执行

Plan-and-Execute 是另一种非常主流的 Agent 模式。

它的逻辑更像一个项目经理：

先把整个任务拆解清楚，再按步骤执行。

例如：

用户说：

“帮我完成一次东京商务出差安排。”

Plan-and-Execute Agent 会先生成一个完整计划：

1. 查询机票
2. 查询酒店
3. 比较预算
4. 生成行程
5. 发送邮件

然后再逐步执行。

它通常包含两个 Agent

Planner

负责：

• 拆解任务
• 生成计划
• 决定顺序

Executor

负责：

• 按步骤执行
• 调用工具
• 返回结果

所以它的结构通常是：

任务
↓
Planner 生成步骤
↓
Executor 逐步完成

Plan-and-Execute 的优点

• 更稳定
• 不容易遗漏步骤
• 更适合长任务
• 更适合复杂项目

例如：

• 写完整研究报告
• 搭建一个网站
• 策划营销活动
• 管理大型工作流

它的问题

最大的缺点是：

一旦环境变化，原来的计划可能就失效。

例如：

原计划：

先订 7200 元航班

结果执行时发现：

航班卖完了

那么整个后续计划都可能要重来。

所以很多 2026 年的系统，已经不再使用“固定计划”，而是：

Plan → Execute → 必要时 Replan

也就是：

计划 + 动态调整

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三、Reflexion：失败后会“反思”的 Agent

Reflexion 是近年来非常重要的一种 Agent 模式。

它最核心的思想是：

Agent 不只是执行，它还会总结自己为什么失败。

普通 Agent 如果失败，通常只是重新尝试。

而 Reflexion Agent 会先问自己：

“我刚才哪里做错了？”

例如：

第一次：订的酒店太贵
Reflection: 我没有优先考虑预算
第二次：先筛选预算范围内酒店

或者：

第一次：代码测试失败
Reflection: 我遗漏了边界条件
第二次：补充异常处理

Reflexion 的执行流程

通常会变成：

任务
↓
行动
↓
观察
↓
反思
↓
记录经验
↓
再次行动

它为什么重要？

因为很多复杂任务，不是一次就能做对。

尤其在：

• 编程
• 研究
• 长链推理
• 复杂工具调用

Agent 第一次往往都会犯错。

Reflexion 的价值就在于：

它能把“犯错”变成“学习”。

Reflexion 的优点

• 错误率更低
• 更容易持续改进
• 适合长时间、多轮任务
• 很适合 Coding Agent

Reflexion 的问题

它会带来额外成本：

• 更多推理
• 更慢
• 更贵

有时甚至会“反思过度”：

明明已经够好了，还一直改。

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四、Tree of Thoughts：一次思考多个方案

普通 Agent 往往只会沿着一条路径往下走。

而 Tree of Thoughts（ToT）则更像：

同时想出多个方案，然后比较哪一个更好。

例如：

用户说：

“帮我制定一个增长策略。”

Tree of Thoughts 可能会同时探索：

• 方案 A：做内容营销
• 方案 B：做广告投放
• 方案 C：做裂变

然后评估：

• 哪个成本最低
• 哪个回报最高
• 哪个风险最小

最后再选择。

它适合什么任务？

适合：

• 策略制定
• 创意生成
• 复杂决策
• 需要比较多个解法的问题

它的问题

因为需要同时探索多个方向，所以：

• 很慢
• 很耗资源
• 不适合简单任务

如果只是“帮我查天气”，Tree of Thoughts 显然完全没必要。

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五、Self-Refine：自己改自己的输出

Self-Refine 与 Reflexion 很像，但它更聚焦在：

对输出内容不断修改。

例如：

第一次生成：

一篇普通营销文案

然后 Agent 会继续：

• 发现标题不够吸引
• 改写
• 发现结构不清晰
• 再改
• 发现太长
• 再缩短

最终得到更好的版本。

它最适合：

• 写作
• 文案
• PPT
• 报告
• UI 设计
• 创意内容

也就是说：

Reflexion 更偏向：

我为什么做错了？

Self-Refine 更偏向：

我怎样才能把结果改得更好？

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六、多 Agent（Multi-Agent）：让多个智能体像团队一样合作

2026 年越来越流行的趋势，是 Multi-Agent。

也就是：

不再让一个 Agent 做所有事情，而是让多个 Agent 分工协作。

例如，一个研究 Agent 系统可能包括：

• Research Agent：负责搜集资料
• Planner Agent：负责制定计划
• Writer Agent：负责写文章
• Reviewer Agent：负责检查错误

整个过程像一个团队：

Research → Plan → Write → Review

Multi-Agent 的优点

• 更专业
• 更容易扩展
• 不同 Agent 可以擅长不同事情

它的问题

最大的难点在于：

• Agent 之间如何沟通
• 谁来决定最终答案
• 是否会互相冲突

如果设计不好，多个 Agent 反而会：

• 重复工作
• 互相矛盾
• 让系统更复杂

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七、几种模式的对比

模式	核心思想	最适合	优点	缺点
ReAct	边思考边行动	搜索、工具调用、动态任务	灵活、适应变化	容易绕路
Plan-and-Execute	先规划后执行	长任务、项目管理	稳定、有条理	计划容易过时
Reflexion	失败后反思	编程、复杂推理	错误率低、能学习	慢、成本高
Tree of Thoughts	同时探索多个方案	策略、创意、决策	能找到更优解	非常耗资源
Self-Refine	不断改进输出	写作、设计、内容生成	结果质量高	容易反复修改
Multi-Agent	多个 Agent 分工协作	企业级复杂系统	更专业、更强	架构复杂

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八、2026 年主流趋势：混合模式

2026 年，大多数真正强大的 Agent，已经不再只使用一种模式。

而是：

把多种模式组合在一起。

例如，一个 Coding Agent 可能是：

Plan-and-Execute
+ ReAct
+ Reflexion

流程变成：

先规划功能
↓
边写代码边调用工具
↓
测试失败后反思
↓
重新修改

一个企业运营 Agent 可能是：

Multi-Agent
+ ReAct
+ Self-Refine

因为现实任务太复杂，不可能只靠一种思维方式。

未来最强的 Agent，不是某一种模式，而是：

能根据任务，自动选择最合适的模式。

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结语

一句话总结：

ReAct 像一个边走边想的人；
Plan-and-Execute 像一个先写计划的人；
Reflexion 像一个会复盘的人；
Tree of Thoughts 像一个会同时考虑多个方案的人；
Multi-Agent 像一个团队。

不同模式，没有绝对谁最好。

关键在于：

你面对的是哪一种任务。

简单任务，ReAct 就够了。

复杂项目，需要 Plan-and-Execute。

容易出错的任务，需要 Reflexion。

需要创意和决策的任务，需要 Tree of Thoughts。

而真正的未来，很可能属于“多种模式混合”的 Agent 系统。

转载自CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/fenglingguitar/article/details/159807407