ReAct：思考-行动交替的动态规划执行
Plan-and-Execute：先规划后调整
静态Workflow：预设流程图式的执行
Workflow+局部智能：兼顾确定性与智能化
模块化的分层规划：化大为小逐层细化
模式对比与优化方法
ReAct：思考-行动交替的动态规划执行
这可能是大家最熟悉的一种规划执行方法：
这种模式下智能体每一步都是先推理，再行动的模式。智能体循环执行：先思考当前状态与目标，生成下一步的想法（Thought，比如调用哪个工具）；根据想法执行操作（Action，通常是调用工具）；获得操作反馈并纳入下一轮思考（Observation），如此循环直到任务完成。这种“边思考、边行动”的交替循环，使模型能够一步步探索任务，不断校正方向。如果用伪代码来表示：
observation = initial_inputhistory = []while True: # 将当前观测和历史对话传给LLM，请求下一步思考和行动 thought, action, action_input = llm_Agent.decide(observation, history) if action == "Finish": # 结束: 输出最后的结果或答案 print("Final Answer:", thought) break # 否则执行所需的工具操作 result = execute_tool(action, action_input) # 将结果作为新的环境反馈 observation = result history.append((thought, action, result))实际应用中，ReAct是几乎所有平台与框架都会支持的模式，通常无需自行实现。
【优点】
ReAct将推理过程显性地记录下来，提升了模型的可信度和人类可解释性。
相比直接让模型一蹴而就给出答案，ReAct 通过逐步推理有效降低了幻觉率。
由于每一步只需考虑当前子问题，ReAct 响应速度较快，成本也较低。
【缺点】
因为一次只规划一步，缺乏全局规划，有时会使智能体短视，模型可能会在局部反复横跳，重复思路。在没有外部干预时，ReAct 智能体可能一直执行下去却偏离用户期望，无法适时收敛结果以完成任务。
【适用场景】
ReAct 模式适用于相对中等复杂度的任务，尤其当任务步骤需根据中间结果动态调整时（如某个任务需要根据查询资料来决定给后续）；如果任务流程无法提前确定或需要频繁工具调用，ReAct 能提供较好的灵活性和实时反应能力。
Plan-and-Execute：先规划后调整
Plan-and-Execute模式要求智能体在行动之前，先生成一个较完整的计划。也就是将任务拆解成子任务清单，然后逐一执行。
这个过程通常分为两个阶段：
规划阶段（Planning）：分析任务目标，将其拆分为更小的步骤，形成一个有序的执行计划。规划可以由LLM根据任务要求输出一个步骤列表（Step 1-N），也可以结合工具或模板约束来确保计划的结构更完整。
执行阶段（Execution）：按照计划顺序逐个执行各个步骤，并处理每步的结果。在执行过程中，智能体可以根据实际执行情况动态调整计划（Refine），比如某一步如果结果不如预期，则可以修改后续步骤或重新规划。
如果用伪代码表示这个过程：
# 规划阶段plan = planner_llm.generate_plan(task) # 示例：["Step1: {...}", "Step2: {...}", "Step3: {...}"]# 执行阶段for step in plan: result = execute_call(step.tool,step.tool_input) # 如果失败，或者达到某个条件（比如每执行n步），做计划调整 plan = planner_llm.refine_plan(task, completed_steps=step, observation=result)模式的实现可以借助工作流自行实现，部分框架也会提供封装的工具。
【优点】
预先规划赋予智能体一个全局视野，有助于提升复杂任务的准确率和完备性 ，特别是对于多工具、多步骤的复杂场景，能更好地分配步骤、协调顺序。
流程更可控 — 可以审查或调整生成的计划，从而对最终执行有一定把控。一些测试证明在复杂任务中Plan-and-Execute 模式准确率要高于ReAct。
可以实现可视化的任务执行过程 — 有助于提升用户体验。
【缺点】
开销更大：需要先额外一次（或多次）LLM调用来规划，再逐步执行，整体响应速度比ReAct慢，token消耗也更高 （有测试结果表明上升约50%）。
如果初始计划不佳，执行阶段可能走弯路甚至失败。虽然可以动态调整，但调整本身又需要额外逻辑和模型交互。
【适用场景】
适合较复杂的多步骤任务，尤其是可以在一定程度上预见步骤的场景 。例如数据分析任务可以先规划“获取数据->清洗->分析->可视化”的步骤。
当正确性比速度更重要时，Plan-and-Execute 是值得选择的策略 。
静态Workflow：预设流程图式的执行
静态工作流（Static Workflow）方式则几乎不让智能体自主决定流程，而是由开发者根据对任务的理解，将任务拆分成固定流程的子任务，并把这些子任务串起来执行。某些子任务可能由LLM完成（例如生成一段文字），但LLM在此不决定下一步做什么 — 下一步已经在程序固化。
也就是说，智能体遵循一个事先画好的脚本/流程图来执行，没有决策自由度：
注意这里仅指静态Workflow，因为ReAct Agent/Plan-and-Execute Agent也都可以用Workflow来实现。
比如一个顺序的Workflow（伪代码）：
def static_workflow(user_request): outline = llm_call(f"根据主题'{user_request}'生成文章提纲：") draft = llm_call(f"根据提纲填充内容：{outline}") corrected = grammar_check_api(draft) final = llm_call(f"润色修改此文本：{corrected}") return finalWorkflow的实现可以借助很多支持Workflow编排的框架来完成，比如LangGraph、LlamaIndex Workflow等低层框架，或dify、FastGPT这样低代码平台。
【优点】
静态工作流最大的优点是确定性和可控性。所有步骤由开发者掌控，因而系统行为可预测、易测试，避免了让LLM自己规划可能带来的不确定性。从工程角度看，这种方式更像传统软件开发，调试和监控相对简单。
静态流程通常执行速度更快、成本更低，因为不需要额外的决策推理步骤。每个LLM调用都有明确目的，减少了无效对话。
【缺点】
最大缺点是缺乏灵活性，智能化不足。
一旦预设流程无法完全匹配实际任务需求，Agent 就会表现不佳甚至失败。
不具有通用智能，只能覆盖开发者想到的那些路径。特别对于未知领域或复杂任务，开发者往往难以提前设计出完善的流程图。
如果业务流程发生变化，通常需要进行应用的调整或升级，成本较高，不如让智能体自主学习来得方便。
【适用场景】
静态工作流适合规则明确、变化少的任务。比如企业中的表单处理、固定报表生成、数据转换管道等。特别在企业场景下，如果业务流程高度重复且标准化，静态工作流能提供稳健的自动化方案 ，不必担心AI“越俎代庖”引入不确定性和风险。
静态Workflow+局部智能：兼顾确定性与智能化
一种折衷的思路是将静态规划与智能体局部决策相结合。在整体上采用固定流程，但在特定步骤上授予智能体一定的自主规划或推理权限。设计主流程时，识别出其中具有不确定性或需要动态决策的步骤，交给LLM智能体以子任务的形式在内部自行规划或调用工具，完成后，流程继续按照预定顺序执行后续步骤。换言之，大的流程图是固定的，只有某些节点是“智能节点”，里面运行一个受控的Agent子流程。
这种模式的实现与静态Workflow是一样的，只是在某些节点用独立Agent替代。例如，一个智能客户咨询的Agent的混合流程：
# 静态步骤1category = classify_question(user_query)if category == "technical":# 局部智能步骤2：调用子智能体解决技术问题solution = tech_agent.solve(user_query)else:solution = lookup_standard_answer(user_query)# 静态步骤3response = format_answer(solution, user_query)send_to_user(response)
这里子智能体 tech_agent.solve 内部或许就是一个小型ReAct Agent。
【优点】
这种模式最大优点是兼顾可控性与灵活性。
与全自主Agent相比，整体行为更可控，因为智能部分被限制在局部范围内，不会干涉整个流程结构。
相比纯静态流程，又具备了一定灵活应变能力——至少在那些标记出的复杂环节上，智能体可以随机应变。
开发者可以逐步引入智能节点：从全静态开始逐步引入智能环节。
增加系统复杂度，既要开发静态逻辑又要集成Agent。如何划分哪些步骤静态哪些智能并无定式，依赖开发者对任务的理解和持续调整。
局部智能体的表现仍然可能不稳定，如果智能节点过多，可控性也会相应下降。
混合法适用于流程较固定但存在关键智能决策点的任务场景。又或者一些长流程的子任务本身是复杂AI问题（如代码生成、数据分析），就特别适合拆出来让智能体发挥。实际项目中可以采用“静态框架 + 智能插件”的思路：框架提供流程壳子，插件（Agent）完成具体智能任务。
模块化的分层规划：化大为小逐层细化
对一些复杂场景，我们可以构建多个智能体形成一个层次化结构：由“高层”Agent负责宏观规划和决策，“低层”Agent执行具体子任务，各司其职又互相配合。这种模式最具代表性的就是Supervisor模式的多智能体系统。
分层规划包含至少两个层级：
高层Agent（规划者/经理）：面向最终目标，制定子任务或子目标清单，分配给低层Agent。高层Agent关注全局进展，可能不直接与环境交互，而是通过检查下级完成情况来决定接下来做什么。
低层Agent（执行者/员工）：接收高层指派的具体子任务，在其自己能力范围内完成。低层Agent可能本身用ReAct或其他模式来解决子任务，然后将结果汇报给高层。
这种架构下，高层和低层可以都是LLM实例，扮演不同角色进行多轮协作：高层发号施令，低层报告结果，循环往复直到任务完成。
这种模式常借助多智能体系统的开发框架来完成。比如LangGraph、AutoGen、CrewAI等。
【优点】
充分利用了职责分离的思想，每个Agent专注于其擅长的层面，提高效率和效果。高层Agent擅长宏观计划，确保不偏离大方向；低层Agent专注微观执行，可以投入更多细节推理（团队协作胜过一人包办）。
在需要使用大量工具完成复杂任务的场景下，通过这种分治的模式可以大问题转小问题，降低单一智能体的决策复杂度。而对于上层任务规划，只需在低层Agent的“黑盒”接口层面做规划和调度，决策空间与推理复杂度大大减小:
多子任务并行处理，提高速度（比如高层把任务分给两个低层Agent同时做不同部分）。
某个子任务失败可以局部重新规划与执行，提高健壮性。
多智能体系统的实现复杂度高。需要处理Agent间的通信、上下文共享、结果整合等问题。
错误责任归属问题：任务失败需要鉴别是高层计划不当还是低层执行不力，调试困难度增加。
当任务规模庞大或专业模块众多时，分层/多Agent是很自然的选择。例如一项软件工程任务，从需求分析、设计、编码、测试到文档，每一步都可由不同Agent完成，由总负责人Agent协调。再如学术研究Agent，一个负责制定研究计划，几个分别去查文献、做实验、分析数据，最后综合。
模式对比与优化方法
这里首先对以上的五种智能体系统的任务规划与执行模式做个简单对比：
需要说明的是，以上只是常见的一些工具智能体在规划与执行任务时的基础模式，在实际应用中，根据业务需求很可能是一种复合与嵌套的使用模式。（事实上Workflow+局部智能本身就是一种静态流+自主智能体的复合模式）。
针对智能体任务工具与流程的规划与决策，一些常见的优化方法有：
工具标注增强：为每个工具补充足够的结构化元数据，比如功能、输入/输出模式、耗时、幂等性、前置条件等，丰富LLM决策依据。
加入自我反思：在规划执行的过程中注入反思环节。比如在计划生成后立即审视并改进；且在任务完成后总结本次的成功或失败经验，存到案例库。
“案例增强”的规划：基于案例库的“历史最优调用轨迹”，LLM 先检索相似任务的成功案例，用来帮助规划当前任务步骤。
“检索增强”的工具选择：构建工具池的向量库（描述、调用示例、输入输出、业务标签等），在决策之前借助检索增强来缩小候选工具集。
微调Planner模型：记录实际调用‑执行‑结果链，打标签“成功/失败”；用 RL 奖励或对比学习微调专门的Planner模型。
思维链或深度思考：利用CoT让 LLM 显式输出逐步推理，强制模型按顺序拆解步骤（或使用深度思考模型），提升决策合理性。
让LLM智能体规划出合理、可控、高效的任务执行步骤，是迈向更高级自治智能体的必经之路。实践经验表明，没有万能的单一方法，往往需要结合业务特点灵活选择或混搭这些策略，以取得最佳效果。也许随着模型能力的提升，未来有一天LLM会自动完成所有的优化动作，找出最佳的行动路径。
end
