隨着大模型技術的成熟，智能體正在從概念走向實際應用。與傳統的單次問答系統不同，智能體能夠自主規劃、使用工具、反思決策，並通過多輪交互完成複雜任務。本文探討當前業界最主流的六種智能體設計模式，這些模式已經在各大AI產品中得到驗證和應用，為開發者提供了構建可靠智能體系統的技術參考。

ReAct Agent：推理與行動的循環框架

ReAct（Reasoning and Acting）是目前應用最廣泛的智能體架構，它將大模型的推理能力與外部工具的執行能力有機結合。在這個框架中，智能體在接收到用户查詢後，會交替進行推理和行動兩個步驟。推理階段由LLM分析問題並決定下一步動作，行動階段則調用具體的工具（如Google搜索、郵件發送等）執行任務，工具返回的結果會再次輸入到LLM中進行下一輪推理。這種循環往復的過程使智能體能夠處理需要多步驟、多工具配合的複雜任務。

大多數商業化AI智能體產品都採用了這一架構，因為它在靈活性和可控性之間取得了良好平衡。通過明確的推理-行動循環，開發者可以清晰地追蹤智能體的決策過程，同時也便於調試和優化系統性能。

CodeAct Agent：用代碼替代JSON的執行範式

Manus AI提出的CodeAct架構代表了智能體設計的另一種思路。傳統智能體通常使用JSON格式來定義工具調用和參數傳遞，但這種方式在處理複雜邏輯時顯得力不從心。CodeAct允許智能體直接編寫和執行Python代碼，將工具調用、數據處理、條件判斷等邏輯都封裝在代碼中。這種方式不僅讓智能體能夠處理更加複雜的任務流程，還能利用Python豐富的生態系統。

從用户查詢到最終結果的過程中，智能體會在思考階段生成代碼，在環境中執行後觀察結果，並根據執行結果決定是否需要繼續迭代。這種設計特別適合需要進行數據分析、科學計算或複雜業務邏輯處理的場景。

Modern Tool Use：基於MCP的輕量級工具集成

Cursor等現代AI開發工具展示了一種更加輕量級的智能體設計理念。通過Model Context Protocol（MCP），智能體可以無縫訪問各種外部服務和API，如Kagi搜索、AWS雲服務等，而幾乎不需要執行復雜的代碼邏輯。這種模式的核心優勢在於將工具能力標準化和模塊化，智能體只需要理解工具的接口定義，就能夠調用相應功能。

在實際應用中，用户的查詢會被路由到相應的MCP服務器，每個服務器負責處理特定領域的任務。這種架構降低了系統複雜度，提高了可維護性，同時也讓智能體的能力擴展變得更加簡單。開發者只需要添加新的MCP服務器，就能賦予智能體新的能力。

Self-Reflection：通過自我評估提升輸出質量

Self-Reflection模式引入了智能體的自我評估和迭代優化能力。在生成初始輸出後，系統會啓動一個評判者角色，對輸出進行批判性分析，識別潛在的錯誤、不一致或可改進之處。如果評估結果不滿意，主LLM會根據反饋重新生成輸出，這個過程可以進行多輪迭代，直到達到預設的質量標準。

OpenServe AI等平台採用這一模式來保證輸出的準確性和可靠性。這種設計特別適合對輸出質量要求較高的場景，如法律文書生成、技術文檔編寫等。通過內置的質量控制機制，智能體可以在交付給用户之前自主發現並修正問題。

Multi-Agent Workflow：協作式問題解決方案

Multi-Agent Workflow將複雜任務分解給多個專門化的智能體協同完成。每個子智能體（S-Agent）負責特定的子任務，擁有各自的工具集和記憶系統。這些子智能體並行或串行工作，各自的輸出會被彙總到一個聚合器LLM中，最終生成綜合性的結果。Gemini Deep Research等產品展示了這種架構的強大之處。

這種多智能體協作模式的優勢在於，它能夠充分發揮專業化分工的效率，同時也能夠處理單一智能體難以應對的複雜場景。例如，在研究任務中，可以有專門負責文獻檢索的智能體、負責數據分析的智能體和負責報告撰寫的智能體，它們各司其職，最終產出比單一智能體更精準、更全面的結果。

Agentic RAG：檢索增強的智能化演進

Agentic RAG是檢索增強生成（RAG）技術的智能體化升級。傳統RAG系統通常採用固定的檢索策略，而Agentic RAG讓智能體能夠主動決定何時檢索、檢索什麼內容、如何使用檢索結果。智能體可以訪問向量數據庫以及各種外部工具，根據查詢的複雜度動態調整檢索策略，然後由生成器基於檢索到的相關信息產生最終輸出。

Perplexity等搜索產品採用這一模式，實現了更加智能的信息檢索和整合。這種設計使系統能夠根據上下文自適應地調整行為，在需要時深入檢索更多信息，在信息充足時快速生成回答，從而在準確性和效率之間找到最佳平衡點。

這六種設計模式從不同維度解決了智能體系統的核心挑戰，從基礎的推理-行動循環到複雜的多智能體協作，每種模式都有其適用場景。我們可以根據具體需求選擇合適的架構，或將多種模式組合使用，構建更加強大和可靠的AI智能體系統。