大模型Agent开发三范式：ReAct、Plan & Execute、Multi-Agent，小白程序员收藏必备！

本文介绍了Agent开发的三种设计范式：ReAct、Plan & Execute和Multi-Agent。ReAct通过推理和行动的交织处理多步推理需求；Plan & Execute通过拆解任务成步骤清单，按顺序执行，适合流程固定的任务；Multi-Agent通过多个Agent的分工协作，解决单体Agent难以处理的复杂任务。这些范式各有优劣，适用于不同场景，帮助开发者更好地利用大模型技术。文章还强调了学习大模型技术对于程序员和小白的职业发展潜力，并提供了一套大模型零基础教程资源。

ReAct (Reasoning + Acting)

ReAct 原理：将推理 (Reasoning)和行动 (Acting)交织在一起。

Agent 在执行每一步动作之前，都会先进行思考（Thought），决定下一步做什么（Action），然后观察结果（Observation），再进行下一次思考，如果大模型觉得已经完成了，就进行结果的输出。

How ReAct Works

举个发送邮件的例子：

1. Input： 用户请求帮我发邮件给FanOne，让他快点更新视频
2. Thought 1： 我需要找到“我”和FanOne的邮箱地址
3. Action 1：Search Email
4. Observation 1： 找到了我的邮箱是 A，FanOne的邮箱是 B
5. Thought 2： 我已经知道“我”和FanOne的邮箱地址了，现在需要编辑好Email
6. Action 2：Edit Email
7. Observation 2： 发件人，收件人，Title，Content…
8. Thought 3： 我已经编辑好了邮件，就等用户授权同意了
9. Action 3：Ask For Agree
10. Observation 3： 用户授权同意，邮件已发送，并无响应错误
11. Thought 4 ： 已经完成发送
12. Output： 完成，已为你发送完邮件

Example For ReAct

ReAct 形式能处理需要多步推理的需求，并且可以对结果进行修正，容错率高。但Token的消耗较大，因为中间的步骤多，并且容易陷入循环。

Plan & Execute

P&E原理：先把大任务拆解成一个详细的步骤清单（Plan），然后按顺序逐一执行这些步骤（Execute）。通常包含两个角色：Planner（规划者）和 Executor（执行者）。

How Plan & Execute Works

举个例子：

1. Input： 用户输入，“帮我看看哪个平台买iPhone 17便宜”
2. Planner：列出方法和步骤2.1 步骤1：查到有哪些主流的电商平台 2.2 步骤2：对主流平台请求查看优惠价格 2.3 步骤3：计算比较哪个平台的iPhone 17便宜
3. Executor：执行方法和步骤3.1 执行1：查到有某宝、某多多、某东、某猫、某音商城、某鱼等主流电商平台… 3.2 执行2：查询各平台的iPhone 17的商品价格和优惠详情，某宝 X 元，某东 X 元… 3.3 执行3：计算比较的出结论：某鱼的iPhone 17便宜。
4. OutPut： 某鱼的价格便宜，其次某多多，再到某宝…

这一类设计有一个明确的Plan，会让目标更加清晰，适合复杂且步骤明确的任务，避免 Agent 跑偏。但如果计划一开始就错了，后续执行都会错，难以动态调整，除非引入 Replanner 或者 Evaluator 之类的能进行评估回滚进行容错。

Multi-Agent

原理：多个拥有不同角色和专长的 Agent 互相通信、协作来完成任务。通常涉及“管理者 (Manager)”和“执行者 (Worker)”或者“对练 (Debate)”。

这里我们先讲一下Debate (辩论/对练) 是 Multi-Agent 系统中的一种特殊协作模式，核心思想是 真理越辩越明。引入了对抗或互相质疑的机制。

两个或多个 Agent 针对同一个问题提出不同的观点，互相找茬、反驳，最终通过这种高强度的思维碰撞，得出一个更准确、更全面的结论。

How Multi-Agent Works

举个例子，用户请求：“帮我写一个贪吃蛇游戏，并确保没有 Bug。”

1. Manager: 收到需求，拆解任务。呼叫 Coder 写代码，呼叫 Reviewer 检查。
2. Coder Agent: 编写贪吃蛇的代码。提交给 Manager。
3. Manager: 转交给 Reviewer。
4. Reviewer Agent: 运行代码，发现蛇撞墙后没有死亡。反馈给 Coder。
5. Coder Agent: 修复 Bug，重新提交。
6. Reviewer Agent: 再次测试，通过。
7. Manager: 将最终代码交付给用户。

Example For Multi-Agent

这一类设计核心在于专业分工，让专业的 Agent 做专业的事，能解决单体 Agent 难以处理的超复杂任务，模拟人类团队工作流。 但能看出，这样的开发复杂度高，通信成本高，可能出现 死循环对话。

最后总结一下：

• ReAct： 需要 实时外部信息或者动态决策，并且下一步依赖上一步结果任务。用大白话来讲就是走一步算一步，这一步完成了，再思考下一步，再执行下一步，进行动态决策。
• Plan-and-Execute：任务目标明确，步骤清晰，适合流程固定、不容出错的长任务，类似标准的执行SOP。大白话来讲就是列好需要做的清单，按步执行下去。
• Multi-Agent：任务极其复杂，需要不同领域的专业知识，单体 LLM 搞不定的。

最后

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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