在大模型技術(shù)爆發(fā)的今天，AI Agent（人工智能代理）正成為連接技術(shù)與場(chǎng)景的核心樞紐。它不僅是提升效率的「智能助手」，更是解鎖復(fù)雜任務(wù)的「萬(wàn)能鑰匙」。本文結(jié)合多篇行業(yè)干貨，提煉出5 種主流 AI Agent 模式，帶您看透智能時(shí)代的底層邏輯。

一、AI Agent：重新定義人機(jī)協(xié)作的「智能體」

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，AI Agent 是基于大模型構(gòu)建的自主智能體，能像人類(lèi)一樣「感知環(huán)境→規(guī)劃決策→執(zhí)行反饋」。核心特點(diǎn)：

• 自主性：無(wú)需人工干預(yù)，自動(dòng)分解任務(wù)、調(diào)用工具（如訂機(jī)票時(shí)自動(dòng)查詢(xún)航班、比價(jià)）。
• 智能性：依托大模型理解自然語(yǔ)言，處理對(duì)話(huà)、寫(xiě)作、翻譯等復(fù)雜語(yǔ)言任務(wù)。
• 可擴(kuò)展性：通過(guò)調(diào)用 API、插件或數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展能力，例如用向量數(shù)據(jù)庫(kù)檢索實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
• 多模態(tài)（部分場(chǎng)景）：支持文本、圖像、語(yǔ)音交互，如分析圖片內(nèi)容并生成描述。

工作邏輯：用戶(hù)輸入指令→Agent 解析目標(biāo)→規(guī)劃步驟（如拆分子任務(wù)）→調(diào)用工具執(zhí)行→反饋結(jié)果并優(yōu)化策略。

二、5 種主流 AI Agent 模式：從單點(diǎn)優(yōu)化到團(tuán)隊(duì)協(xié)作

以下 5 種模式覆蓋了從簡(jiǎn)單任務(wù)到復(fù)雜場(chǎng)景的全鏈條應(yīng)用，每張圖都暗藏核心邏輯，建議收藏對(duì)比！

2.1 反射模式：自我迭代的「智能評(píng)論家」

核心邏輯：通過(guò)「生成→反思→迭代」閉環(huán)提升輸出質(zhì)量，類(lèi)似「運(yùn)動(dòng)員 + 裁判員」雙重角色。

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• 流程：用戶(hù)提問(wèn)→LLM 生成初始回答→反思模塊評(píng)估漏洞→反饋至生成模塊優(yōu)化→循環(huán)直至達(dá)標(biāo)。
• 場(chǎng)景：需要多次修正的場(chǎng)景，如創(chuàng)意寫(xiě)作（反復(fù)潤(rùn)色文案）、復(fù)雜問(wèn)題解答（學(xué)術(shù)論文推導(dǎo)）。
• 優(yōu)勢(shì)：無(wú)需外部工具，純內(nèi)部?jī)?yōu)化即可提升邏輯性和準(zhǔn)確性。

案例：寫(xiě)一篇營(yíng)銷(xiāo)文案時(shí)，Agent 先生成初稿，再自我檢查「賣(mài)點(diǎn)是否突出」「邏輯是否連貫」，反復(fù)調(diào)整直至符合要求。

2.2 工具使用模式：突破能力邊界的「跨界能手」

核心邏輯：LLM 調(diào)用外部工具 / API 擴(kuò)展功能，解決自身無(wú)法直接完成的任務(wù)（如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)、代碼執(zhí)行）。

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• 流程：用戶(hù)提問(wèn)→LLM 判斷需工具輔助→調(diào)用向量數(shù)據(jù)庫(kù)（檢索數(shù)據(jù)）或 API（如天氣、股票接口）→整合結(jié)果生成回答。
• 場(chǎng)景：需要實(shí)時(shí)信息或?qū)I(yè)計(jì)算的場(chǎng)景，如金融分析（獲取最新股價(jià)）、數(shù)據(jù)分析（調(diào)用 Python 腳本處理表格）。
• 優(yōu)勢(shì)：打破大模型「知識(shí)截止」限制，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交互。

案例：用戶(hù)詢(xún)問(wèn)「今日北京到上海航班最低價(jià)」，Agent 調(diào)用機(jī)票預(yù)訂 API 獲取實(shí)時(shí)價(jià)格，對(duì)比后給出最優(yōu)方案。

2.3 ReAct 模式：邊思考邊行動(dòng)的「實(shí)干派」

核心邏輯：「推理（Reason）+ 行動(dòng)（Act）」循環(huán)，模擬人類(lèi)「想一步做一步」的問(wèn)題解決思路。

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• 流程：用戶(hù)提問(wèn)→LLM 分析并制定行動(dòng)計(jì)劃（如「先查庫(kù)存，再確認(rèn)配送時(shí)間」）→調(diào)用工具執(zhí)行→根據(jù)結(jié)果調(diào)整策略→生成回答。
• 場(chǎng)景：動(dòng)態(tài)變化或多步驟任務(wù)，如機(jī)器人控制（避障路徑規(guī)劃）、客服工單處理（按流程查詢(xún)訂單狀態(tài)）。
• 優(yōu)勢(shì)：實(shí)時(shí)響應(yīng)環(huán)境變化，避免「空想」導(dǎo)致的策略偏差。

案例：工廠(chǎng)機(jī)器人接到「搬運(yùn)零件」指令，先推理路徑是否有障礙物→調(diào)用傳感器檢測(cè)→調(diào)整路線(xiàn)→執(zhí)行搬運(yùn)，全程動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

2.4 規(guī)劃模式：統(tǒng)籌全局的「項(xiàng)目管理者」

核心邏輯：將復(fù)雜任務(wù)拆解為可執(zhí)行的子任務(wù)鏈，通過(guò)「規(guī)劃器 + 執(zhí)行者」分工協(xié)作完成目標(biāo)。

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• 流程：用戶(hù)提出復(fù)雜需求（如「策劃一場(chǎng)線(xiàn)上發(fā)布會(huì)」）→規(guī)劃器拆分子任務(wù)（設(shè)計(jì)方案、邀請(qǐng)嘉賓、技術(shù)調(diào)試等）→ReAct Agent 逐個(gè)執(zhí)行→匯總結(jié)果。
• 場(chǎng)景：多階段、長(zhǎng)周期任務(wù)，如項(xiàng)目管理（敏捷開(kāi)發(fā)流程）、旅行規(guī)劃（行程設(shè)計(jì) + 資源預(yù)訂）。
• 優(yōu)勢(shì)：結(jié)構(gòu)化處理任務(wù)，避免遺漏關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提升執(zhí)行效率。

案例：開(kāi)發(fā)一款 APP 時(shí)，規(guī)劃器先制定「需求分析→UI 設(shè)計(jì)→后端開(kāi)發(fā)→測(cè)試上線(xiàn)」流程，各階段由不同 Agent 執(zhí)行，全程跟蹤進(jìn)度。

2.5 多智能體模式：模擬真實(shí)團(tuán)隊(duì)的「協(xié)作網(wǎng)絡(luò)」

核心邏輯：多個(gè) Agent 分工協(xié)作，類(lèi)似「虛擬公司」，每個(gè)角色負(fù)責(zé)特定領(lǐng)域，通過(guò)通信共享信息。

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• 架構(gòu)：

PM Agent（項(xiàng)目經(jīng)理）：統(tǒng)籌任務(wù)分配，如將「開(kāi)發(fā)新功能」拆解為需求分析、代碼編寫(xiě)、測(cè)試等。

技術(shù)負(fù)責(zé)人 Agent：制定技術(shù)方案，分配給開(kāi)發(fā) Agent。

DevOps Agent：負(fù)責(zé)部署和運(yùn)維。

• 場(chǎng)景：跨領(lǐng)域復(fù)雜任務(wù)，如軟件開(kāi)發(fā)（多團(tuán)隊(duì)協(xié)作）、醫(yī)療會(huì)診（內(nèi)科 + 影像 + 藥劑科聯(lián)動(dòng)）。
• 優(yōu)勢(shì)：專(zhuān)業(yè)化分工提升效率，解決單一 Agent 能力局限問(wèn)題。

案例：電商大促活動(dòng)中，PM Agent 協(xié)調(diào)運(yùn)營(yíng) Agent（制定促銷(xiāo)策略）、技術(shù) Agent（優(yōu)化服務(wù)器）、客服 Agent（培訓(xùn)話(huà)術(shù)），共同保障活動(dòng)順利進(jìn)行。

三、一張表看透 5 種模式的核心差異

參考：

??https://mp.weixin.qq.com/s/yb38QQzdxdKHXd5ohh652A??

??https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2025050950847.html??

??https://cloud.tencent.com/developer/article/2518357??

??https://www.toutiao.com/article/7491305047545659930/??

??https://zhuanlan.zhihu.com/p/17235067994??

本文轉(zhuǎn)載自??鴻煊的學(xué)習(xí)筆記??，作者：乘風(fēng)破浪jxj