2025年是AI Agent智能体爆发的元年。
不管你是什么行业，Agent都是未来趋势，人人都要懂一点。不懂？没关系，今天给你唠一唠。
你让AI帮忙查个资料，它一会儿搜索、一会儿整理，好像有个"小助理"在干活。这"小助理"背后就是Agent。
它的核心本事，就是把大模型的"脑子"和外部世界连起来——自己理解任务、拆解步骤、调用工具。但它也不是万能的，会"幻觉"、会死循环、会用错工具。
为了更好地"思考"和"行动"，业界想出了不少好办法。今天聊聊其中最经典的三种：
- ReAct：一种将“思考”和“行动”紧密结合的范式, 边想边做，动态调整
- Plan-and-Solve：一种“三思而后行”的范式, 先想好计划，再一步步执行
- Reflection：一种赋予智能体“反思”能力的范式, 做完会自己复盘，发现问题就改
ReAct：边想边做
ReAct(Reasoning and Acting)，就是"推理+行动"的意思。
它的工作方式很直接：走一步，看一步。
每一步都是先思考一下该干什么，然后去执行，看到结果后再想下一步。比如你想知道"华为最新手机是哪款"，它会先想"我得搜索一下"，然后执行搜索，看到结果后再想"这个信息够不够，需不需要再查别的"。
局限性
- 效率可能不高。复杂任务要走很多步，每步都要停下来"思考"。 2. 如果"思考"能力不够强，一开始就走错方向了。
什么时候用这种？
需要查实时信息、情况不确定的时候。比如查天气、查最新产品、搜新闻这类问题。
Plan-and-Solve：先规划后执行
这种叫Plan-and-Solve，顾名思义，就是先想好计划，再一步步做。
它的工作方式分成两阶段：
第一阶段，先把任务拆开。
比如你要解一道数学题，它会先想：第一步算什么，第二步算什么，最后怎么汇总。把一个大任务拆成一串小步骤。
第二阶段，按计划执行。
拆完就开始做，做完第一步再做第二步，直到完成。
局限性
- 不够灵活。执行中发现计划有问题，不会马上调整。 2. 会一直把剩下的步骤跑完，哪怕已经知道方向不对。
什么时候用这种？
任务逻辑清楚、步骤明确的时候。比如解数学题、写代码、生成报告这类问题。
Reflection：反复打磨
前两种完成任务就结束了，但这种方式不一样——它会复盘，然后改。
这叫Reflection，工作流程是三步循环：
第一步，先做一遍。
用某种方法完成任务，得到一个"初稿"。
第二步，找问题。
让智能体自己审视：哪里有问题？逻辑对不对？有没有遗漏？比如"这个算法太慢"、"这里没考虑边界情况"。
第三步，改一版。
根据找到的问题，修改原来的方案，生成"二稿"。
然后可以再找问题、再改，直到满意为止。
局限性
- 慢。每多一轮就要多花时间。 2. 需要很好的"找问题"能力，否则就是在浪费时间。
什么时候用这种？
对质量要求特别高、不赶时间的时候。比如写核心代码、出技术报告这类问题。
核心知识点回顾
最后总结一下三种范式：
ReAct（边想边做）
通过"思考-行动-观察"的动态循环，利用外部工具回答实时性问题。核心优势是适应性强、能随时调整，适合处理需要查资料、情况不确定的任务。
Plan-and-Solve（先规划后执行）
把复杂任务拆成清晰步骤，然后逐一执行。核心优势是有条理、够稳定，适合处理逻辑清楚、步骤明确的问题。
Reflection（反复打磨）
通过"执行-反思-优化"的迭代循环，把方案从"能用"变成"好用"。核心价值是能显著提升质量，适合对结果准确性要求极高的任务。
怎么选？
给你个简单的判断方法：
需要查实时信息、情况不确定的，选ReAct。因为它能边做边调整，查到信息不对马上换方向。
任务逻辑清楚、步骤明确的，选Plan-and-Solve。因为它有条理，一步步来不会乱。
对质量要求特别高、不赶时间的，选Reflection。因为它能反复打磨，把方案从"能用"变成"好用"。
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