AI Agent 常见设计模式解析：ReAct、Plan-and-Execute、Memory-Driven 等七大类型详解

AI Agent 的设计模式，本质上是“语言模型（LLM）如何与外部世界互动并执行任务”的不同策略。
可以把它理解为“智能体思考 + 行动”的不同逻辑框架。

目前主流可落地的 Agent 设计模式大致分为七类核心模式，分别适用于从对话问答到自动决策、长任务执行等不同复杂度的应用场景。

1. ReAct 模式（Reason + Act）

提出者：Google Research（2022）
核心思想：让模型在每一步先“思考（Reason）”再“行动（Act）”，通过交替进行形成推理链条。

逻辑流程：

输入 → 推理（思考） → 调用工具 → 获取结果 → 再次推理 → 输出答案

PHP 示例：

<?php
function get_weather($city) { 
 // 模拟API返回
 return "15°C, sunny";
}
$user_input = "查一下北京今天的天气，然后告诉我是否适合跑步。";
$thought = "需要获取天气信息";
$weather = get_weather("Beijing");
$observation = "天气情况：" . $weather;
$thought2 = "天气晴朗，温度适宜";
$answer = "适合跑步。";
echo "Thought 1: $thought\n";
echo "Action: 调用 get_weather(Beijing)\n";
echo "Observation: $observation\n";
echo "Thought 2: $thought2\n";
echo "Final Answer: $answer\n";
?>

优点：

• 行为可解释（每一步都有思考记录）

• 适合问答、信息检索、辅助推理类场景

缺点：

• 推理链过长时成本高；

• 无长期记忆，适合单轮任务。

2. Tool-Use 模式（函数调用型）

提出者：OpenAI Function Calling (2023)
核心思想：模型不直接回答，而是通过“调用外部函数/工具”来完成任务。模型根据上下文自动决定是否调用函数及传入参数。

PHP 示例：

<?php
function get_weather($city) { 
  return ["city" => $city, "temp" => "15°C", "status" => "sunny"];
}
function call_tool($tool, $params) { 
   if ($tool == "get_weather") { 
    return get_weather($params["city"]);
 }
}
$request = ["tool" => "get_weather", "params" => ["city" => "Beijing"]];
$result = call_tool($request["tool"], $request["params"]);
echo "调用函数: " . $request["tool"] . "\n";
echo "参数: " . json_encode($request["params"], JSON_UNESCAPED_UNICODE) . "\n";
echo "返回结果: " . json_encode($result, JSON_UNESCAPED_UNICODE) . "\n";
?>

优点：

• 高度自动化；

• 能连接外部世界；

• 结构化输出易于集成。

缺点：

• 工具描述必须准确；

• 依赖函数设计质量。

3. Chain-of-Thought 模式（思维链）

提出者：Google DeepMind（2022）
核心思想：让模型在生成答案前，显式地写出中间推理步骤。

PHP 示例：

<?php
$question = "小明有3个苹果，小红又给他2个，他现在有几个？";
$thought1 = "小明原本有3个苹果。";
$thought2 = "小红又给了他2个。";
$result = 3 + 2;echo "Question: $question\n";echo "Thought 1: $thought1\n";
echo "Thought 2: $thought2\n";echo "Answer: 他现在有 $result 个苹果。\n";
?>

特点：

• 提高逻辑、数学、推理任务的准确率；

• 模拟人类“思维轨迹”。

4. Plan-and-Execute 模式（计划与执行）

代表框架：AutoGPT, BabyAGI
核心思想：将复杂任务拆分为“规划阶段（Plan）”与“执行阶段（Execute）”。

PHP 示例：

<?php
function plan_tasks($goal) {
 return [ "收集资料", "生成大纲", "撰写正文", "校对优化"
 ];
}
function execute_task($task) { 
   echo "执行任务: $task\n";
}
$goal = "为AI Agent写一篇博客";
$plan = plan_tasks($goal);
echo "目标: $goal\n";
echo "任务计划:\n";
foreach ($plan as $task) { 
  execute_task($task);
}?>

优点：

• 适合长流程任务；

• 能跨任务记忆状态；

• 可嵌入RAG知识系统。

缺点：

• 成本高；

• 容易陷入循环执行。

5. Multi-Agent 模式（多智能体协作）

核心思想：由多个 Agent 组成团队，各自分工协作，共同完成复杂任务。

PHP 示例：

<?php
class Agent { 
public $name; 
public function __construct($name) { 
  $this->name = $name;
 } 
public function execute($task) { 
  echo $this->name . " 执行任务: " . $task . "\n";
 }
}
$planner = new Agent("策略规划Agent");
$executor = new Agent("执行Agent");
$reviewer = new Agent("评估Agent");
$planner->execute("拆分任务");
$executor->execute("撰写代码");
$reviewer->execute("检查结果并反馈");
?>

优点：

• 可并行处理复杂任务；

• 更贴近现实组织结构。

缺点：

• 协作协调复杂；

• 通信成本高。

6. Memory-Driven 模式（记忆驱动型）

核心思想：让 Agent 具备长期记忆，能记住过去的互动、经验与知识。

PHP 示例：

<?php
$memory = [];
function add_memory(&$memory, $content) { 
  $memory[] = $content;
}
function retrieve_memory($memory, $keyword) { 
  foreach ($memory as $item) { 
   if (strpos($item, $keyword) !== false) { 
      return $item;
 }
 }
 return null;
}
add_memory($memory, "User likes dark mode UI.");
add_memory($memory, "User often searches for AI articles.");
echo "检索记忆: " . retrieve_memory($memory, "dark") . "\n";
?>

优点：

• 可持续交互；

• 个性化体验；

• 支撑自学习系统。

缺点：

• 存储与索引开销大；

• 需防止“记忆污染”。

7. Reflexion 模式（自反思型）

提出者：Stanford & Google Brain（2023）
核心思想：模型在完成任务后，会反思自己的行为并修正策略。

PHP 示例：

<?php
function execute_sql_task($query) { 
if (strpos($query, "GROUP BY") === false) { 
  return ["status" => "error", "message" => "缺少GROUP BY"];
 } 
return ["status" => "success", "message" => "执行成功"];
}
function reflect_and_retry($query) { 
$result = execute_sql_task($query); 
if ($result["status"] == "error") { 
echo "反思: " . $result["message"] . "\n"; 
$query .= " GROUP BY category"; echo "修正后重新执行: $query\n"; 
return execute_sql_task($query);
 } 
return $result;
}
$query = "SELECT category, COUNT(*) FROM products";
$result = reflect_and_retry($query);
echo "最终结果: " . json_encode($result, JSON_UNESCAPED_UNICODE) . "\n";
?>

优点：

• 自我纠错、自我改进；

• 可显著减少错误率。

缺点：

• 计算开销高；

• 难以控制反思深度。

总结表