Agent智能体实施：让AI学会思考：ReAct 与 Plan-and-Execute 推理策略实战指南(五)
导语
在上一篇文章中，我们介绍了“小智伴”模型模块的具体应用方案，重点讨论了业务如何接入大模型以及对大模型有一个更深入的认识。【AI大模型教程】
本文我们将聚焦于现实业务场景如何运用到大****模型的规划逻辑来完成需求任务，让我们的产品在使用大模型的过程中，模型思考如何决策调用那个工具，将产品需求“翻译”成可计算、可推理过程的工作，本次着重讲两大推理策略ReAct和Plan-and-Execute，它们如何决定大模型思考和推进工作。
思考？
- 产品需求的目标是什么，如何理解规划推理逻辑？
- 推理步骤需要包含哪些思考在里面？
- 判断输出结果好坏的标准是什么？
规划推理逻辑
针对小智伴这个项目，我们需要先梳理清楚那些业务场景，是需要用到大模型的。下面我们通过产品架构图来梳理一下。
在这张图里面，我们可以看到标红颜色的，就是我们需要进行大模型决策推理所涉及到需求。
需求确定以后，我们需要把需求再次转化为流程图，从流程图里面，我们能知道我们需要抽象出来那部分是推理逻辑，那部分我们需要设置工具供推理逻辑调用。接下来，我们针对试题生成画流程图，逐一进行分析。
可以看到这个流程图中，方框部门就是我们工具的所在之处(不是所有的都是工具)。菱形部分就是大模型需要设置的推理条件。抽象完这一部分，接下来，我们需要了解大模型推理逻辑经常用到的两大策略：ReAct和Plan-and-Execute
ReAct模式
概念：模型在“推理（reason）”与“动作（action）”之间循环：先推理决定要做什么，然后直接调用工具（检索、计算器、API），再基于工具结果继续推理，形成交错的推理—执行链。
场景：需要频繁查证外部证据或交互式工具调用（比如：联网检索试题信息、调用图片处理API、知识库检索）。
**优点：**高效、能实时使用外部工具补强事实；
**缺点：**需要规范化action接口、控制复杂性。
Plan-and-Execute
**概念：**先让模型/规划器生成一份明确的“计划（plan）”，把大任务拆成子任务序列，再逐个执行由Executor（可以是另一个模型或程序）完成。强调“先画路线，再走路”。
**场景：**复杂多步骤任务（如“把试题生成结合知识库和简历、图片优化、分析报告”）。
**优点：**结构化、易监控、便于并行执行；
**缺点：**规划错误会影响后续执行，需要回溯机制。
推理步骤拆解
有了上面针对两大策略的介绍，我们应该怎么设计推理步骤呢？
首先，我们需要分析我们目标识别推理的类型，比如你的业务场景更偏向于以下哪种？
**分类判断：**例如，判断一封邮件是咨询、投诉还是表扬；判断一个客户的风险等级。
**归因分析：**例如，分析本月销售额下降的主要原因。
**决策支持：**例如，根据客户的资料和历史行为，推荐最合适的产品。
**信息提取与校验：**例如，从一份合同中提取关键条款，并检查与标准模板的差异。
**流程规划：**例如，为用户设计一个个性化的旅游行程。
**第二步，**也就是我们需要画流程图，然后把流程图转变为我们的代码逻辑。
**第三步，**定义输入与输出规范
**输入：**用户的一段非结构化文本。
**输出：**一个结构化的JSON对象，包含字段如：{"problem_type": "试题类型", "order_id": "12345", "suggested_solution": "试题内容", "urgency": "high"}。
结构化输出是连接大模型推理与后端系统的关键。
结果评定标准
1.小智伴的题型输出的校验，更多的是，从内容跟用户画像的匹配度，比如：技术方向、简历关联、知识库关联等。这就需要溯源来判断。
2.有评测集的，需要提前收集评测案例，包括输入和期望的输出，针对结果评估准确百分比，来调整整个流程。
3.迭代自己的决策逻辑，通过多次的循环调用，分析、修正。比如：把提示词工程直接放到chatgpt、deepseek直接测试结果的准确性
4.兜底方案，我们还需要人工接入，在某些场景下，触发我们的审核触发器，就需要人工干预，强制其失败。
这里需要强****调的是：修改的是提示词工程，不在本期讨论。
总结
**从目标倒推：**先想清楚这个功能的最终输出是什么。
**设计推理链：**把达成这个目标需要经历的“思考步骤”画出来。核心是 “如果...那么...” 的逻辑。
**识别工具调用点：**在推理链中，凡是需要精确、实时、私有数据的环节，就是调用外部工具/函数的时机（如查价格、查库存）。
**定义结束条件：**为每个推理路径设定清晰的终点。通常是两种：
**自动完成：**所有检查通过，置信度足够高，执行最终动作。
**转人工处理：**遇到规则未覆盖的异常、数据缺失或低置信度情况。
掌握这套思考方式，比掌握技术更重要，大家一定要寻找解决问题的方法论。关于提示词工程我会拆解出来讲解，敬请期待。
