从单智能体到多智能体：6种主流 Agent 架构全解析

随着大模型能力的快速增强，Agent（智能体）系统已经从“调用一次 LLM”进化为“可规划、可执行、可反思的复杂系统”。在真实工程中，Agent 不再只是一个 prompt，而是一个具备状态、工具调用、规划能力与闭环控制的系统架构。

本文从工程视角系统梳理六种主流 Agent 架构：

• 单 Agent 循环（Loop Agent）

• 规划 + 执行（Plan & Execute）

• 多 Agent 协作（Multi-Agent）

• 反思与自我修正（Reflection Agent）

• RAG + Agent（检索增强智能体）

• 工作流编排（Workflow / DAG Agent）

一、单 Agent 循环（Loop Agent）

1. 架构思想

这是最基础的 Agent 模式：

LLM = 大脑 + 工具调用 + 环境反馈 + 循环执行

核心流程：

用户输入 → LLM思考 → 调用工具/生成动作 → 获取反馈 → 再思考 → 循环直到完成

2. 典型结构

while not done: thought = LLM(state) action = parse(thought) observation = tool(action) state.update(observation)

3. 特点

优点：

• 实现简单

• 可扩展工具调用

• 类似 ReAct 模式（Reasoning + Acting）

缺点：

• 容易“无限循环”

• 缺乏全局规划能力

• 长任务容易迷失

4. 适用场景

• 简单问答 Agent

• 自动化脚本执行

• 单目标任务（如查询、计算）

二、规划 + 执行（Plan & Execute）

1. 核心思想

将“思考”和“执行”分离：

先规划，再执行，而不是边做边想

2. 架构流程

┌────────────┐ User → │ Planner │ → 任务拆解（Plan） └────────────┘ ↓ ┌────────────┐ │ Executor │ → 执行子任务 └────────────┘ ↓ 汇总结果

3. 示例任务

“帮我写一篇关于 MySQL 索引优化的文章”

Planner 输出：

• 搜索 MySQL B+Tree

• 分析索引失效场景

• 总结优化策略

• 组织文章结构

Executor 按步骤执行。

4. 优缺点

优点：

• 稳定性强

• 可控性高

• 适合复杂任务

缺点：

• 规划质量依赖 LLM

• 可能过度拆解

三、多 Agent 协作（Multi-Agent）

1. 核心思想

多个 Agent 分工协作：

每个 Agent 是一个“专家”，系统是“团队”

2. 常见角色设计

• Planner Agent（规划）

• Coder Agent（写代码）

• Reviewer Agent（审查）

• Research Agent（检索）

• Coordinator Agent（调度）

3. 架构图

┌────────────┐ │ Coordinator│ └─────┬──────┘ ┌─────────┼─────────┐ ↓ ↓ ↓ Planner Coder Reviewer ↓ ↓ ↓ ─────结果汇总─────

4. 特点

优点：

• 模拟真实团队协作

• 可扩展性强

• 更高质量输出

缺点：

• 成本高（多 LLM 调用）

• 协调复杂

• 容易信息冗余

5. 适用场景

• AI 编程助手（如 AutoGPT 类）

• 文档生成系统

• 复杂决策系统

四、反思与自我修正（Reflection Agent）

1. 核心思想

让 Agent “会复盘”：

生成 → 评估 → 修正 → 再生成

2. 工作流程

初始输出 → 评估器（Critic）→ 问题反馈 → 改进输出

3. 结构示意

┌────────────┐ │ Generator │ └─────┬──────┘ ↓ ┌────────────┐ │ Critic │ └─────┬──────┘ ↓ ┌────────────┐ │ Refiner │ └────────────┘

4. 优点

• 显著提升输出质量

• 减少 hallucination

• 适合写作、代码优化

5. 缺点

• 成本翻倍

• 延迟增加

五、RAG + Agent（检索增强智能体）

1. 核心思想

结合外部知识库：

LLM + 向量检索 = “有知识边界的智能体”

2. 架构流程

User Query ↓ Embedding ↓ Vector DB Retrieval ↓ Context + Prompt ↓ LLM Reasoning ↓ Tool/Answer Output

3. Agent增强版本

在 RAG 基础上加入：

• Query Rewriting Agent（查询改写）

• Retrieval Agent（多轮检索）

• Answer Synthesis Agent（答案融合）

4. 优点

• 降低幻觉

• 支持私有知识库

• 可扩展企业应用

5. 典型应用

• 企业知识库问答

• 文档助手

• 智能客服系统

六、工作流编排（Workflow / DAG Agent）

1. 核心思想

把 Agent 任务“工程化”：

用 DAG（有向无环图）管理 LLM 节点

2. 结构示意

[Input] ↓ ┌──────────┐ │ Parser │ └────┬─────┘ ↓ ┌──────────────┐ │ Task Router │ └────┬────┬────┘ ↓ ↓ Search Reason ↓ ↓ └──────┬──────┘ ↓ Answer Merge ↓ Output

3. 特点

优点：

• 强可控（工程级）

• 可观测性强

• 易调试

缺点：

• 灵活性较差

• 设计成本高

4. 适用场景

• 企业级 AI 系统

• 审批流 / 工作流自动化

• 多模块 AI 系统

七、六种 Agent 架构对比总结

八、工程实践建议（非常重要）

在真实项目中，不建议“纯用一种架构”，而是：

✅ 推荐组合：

• RAG + Plan & Execute（企业知识系统）

• Multi-Agent + Reflection（内容生成）

• Workflow + Tool Agent（业务系统）

• Loop Agent（轻量工具）

九、未来趋势

Agent 系统正在向三个方向演进：

1. 从“单模型”到“系统化智能”

LLM 不再是核心，而是系统中的一个节点

2. 从“生成式”到“可控执行式”

DAG / Workflow 会成为主流工程形态

3. 从“单 Agent”到“Agent Society”

多个 Agent 形成“AI 社会协作系统”

结语

Agent 架构的本质不是“让模型更聪明”，而是：

用工程方式约束大模型的不确定性，让其变成可控系统