5种Agent模式

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一、反思模式（Reflection Pattern）：闭环优化的认知迭代

• 工作流程：
  用户输入 → LLM生成初版响应 → 用户反馈 → LLM反思优化 → 迭代至满意 → 返回终版

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二、工具使用模式（Tool Use Pattern）：打破能力边界的连接器

• 工作流程：
  用户输入 → LLM解析需求 → 调用API/数据库 → 工具执行 → 整合结果生成响应

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三、ReAct模式：推理与行动的动态闭环

强调Reasoning与Acting的循环迭代

• 工作流程：
  LLM-Reason制定策略 → 工具执行 → 环境反馈 → LLM-Generate生成响应

• 突破性设计：
  工具执行结果会重新进入推理引擎（Reasoning Engine），触发策略动态调整。

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四、规划模式（Planning Pattern）：复杂任务的全景式拆解

• 工作流程：
  用户需求 → Planner拆解任务树 → React Agent分步执行 → 结果聚合 → 生成响应

• 核心优势：
  任务分解算法（如Tree-of-Thoughts）可处理超长逻辑链。

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五、多智能体模式（Multi-agent）：AI组织的协同进化

• 工作流程：
  PM Agent任务分派 → DevOps/Tech Lead/SDE Agent协作执行 → 结果汇总 → 响应生成

• 颠覆性价值：
  类组织架构的Agent网络（微软Autogen架构）实现专业分工。

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模式选择决策树

需求特征	推荐模式
需持续优化输出	反思模式
需实时外部数据	工具使用模式
复杂决策链	ReAct模式
百步以上任务流	规划模式
多领域专业协作	多智能体模式