随着 AI Agent 在各行各业落地，业界沉淀出了一套成熟的设计模式。这些模式不是空洞的理论，而是来自实际生产环境的最佳实践总结。本文将系统梳理三大核心 Agent 设计模式。
模式一：ReAct（Reason + Act）
ReAct 是最基础也是应用最广泛的 Agent 模式，由"思考-行动-观察"循环组成。
流程：Agent 收到任务 → 思考需要什么信息/操作 → 执行工具调用 → 观察结果 → 决定是否继续。这种交错的推理和行动模式使得 Agent 可以处理需要多步操作和外部信息获取的复杂任务。
适用场景：需要与外部工具交互的任务（搜索、计算、数据库查询），且步骤数量通常不超过 10 步。
代表实现：LangChain 的 AgentExecutor、OpenAI 的 Function Calling Agent。
模式二：Plan-Execute
Plan-Execute 将任务分为"规划"和"执行"两个独立阶段，解决了 ReAct 在复杂任务中容易迷失方向的问题。
流程：首先由 Planner（通常是更强的模型）制定完整的执行计划（步骤列表），然后由 Executor 逐步执行。这种方式使得每一步都有明确的目标。
适用场景：任务步骤超过 10 步的复杂流程、需要精确执行顺序的任务。
代表实现：LangGraph 的 Plan-and-Execute Agent、AutoGPT 风格的自主 Agent。
模式三：Multi-Agent 协作
当任务过于复杂，单个 Agent 难以胜任时，需要多个专业 Agent 协同工作。
常见拓扑结构：1. 层级式（Supervisor+Workers）：一个主管 Agent 分配任务给多个专业 Agent；2. 顺序式：Agent 的输出是下一个 Agent 的输入；3. 辩论式：多个 Agent 对同一问题独立给出答案，然后综合讨论。
适用场景：跨领域任务（如既需要写代码又需要做市场分析）、需要多重验证的关键决策场景。
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