AI Agent 设计模式深度解析——从 ReAct 到 Swarm 的七种核心范式
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。
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
1. 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。
2. 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。
3. 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 |
4. 本质
局部决策驱动。
5. 代码示例
二、Plan & Execute Pattern（规划-执行分离）
1. 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。
2. 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。
3. 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 |
4. 本质
层级目标规划与分解系统。
三、Reflection Pattern（自我修正模式）
1. 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。
2. 模式流程
Action → Observation → Reflection(评估) → Adjust(调整) → Next Action3. 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 |
4. 本质
Agent 运行时在线学习闭环。
四、Tree of Thoughts (ToT) Pattern（搜索式推理）
1. 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。
2. 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...3. 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 |
4. 本质
推理空间搜索。
五、Graph Agent Pattern（图结构Agent）
1. 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。
2. 模式流程
State A → Decision(条件判断) → State B or State C → ...3. 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 |
4. 本质
状态机 + 决策图。
六、Swarm Agent Pattern（群体智能）
1. 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。
2. 模式流程
Task → Decompose(分解) → Agent A/Agent B/Agent C(并行执行) → Aggregate(汇总) → Result3. 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 |
4. 本质
分布式认知系统。
七、Human-in-the-Loop Pattern（人类介入）
1. 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。
2. 模式流程
Agent Action → Human Review(人工审核) → Approve/Reject/Modify → Continue3. 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 |
4. 本质
Agent 外部治理层。
八、统一视角：三类能力+跨层模式
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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