2025–2026 年业界已形成一套被广泛引用的多模态 AI Agent 6 大设计模式，覆盖从基础推理到复杂协作、工具调用、检索增强的完整能力栈。
一、6 大设计模式总览（2026 主流）
这 6 种模式可独立使用，也可组合成生产级架构：
- ReAct（Reasoning + Acting）
- 核心：思考 → 行动 → 观察 → 再思考 闭环
- 机制：交替输出推理步骤与工具调用，结果回灌上下文
- 适用：信息查询、数据操作、系统集成、多模态交互基础
- 代表：LangChain、LlamaIndex、AutoGPT 基础架构
- Self-Reflection（自我反思）
- 核心：生成 → 自我批评 → 修正 → 迭代
- 机制：内置评审器，对输出做质量校验与优化
- 适用：代码生成、写作、复杂分析、合规校验
- 代表：GPT-4 代码纠错、Claude 自我修正
- MCP Tool Use（模型上下文协议工具调用）
- 核心：标准化、可插拔的外部工具集成
- 机制：基于 MCP 协议统一工具描述、调用、结果解析
- 适用：实时数据、API、数据库、代码解释器、多模态工具
- 代表：OpenAI Function Calling、LangChain Tools、MCP 生态
- CodeAct（代码即行动）
- 核心：用可执行代码替代固定 JSON/函数调用
- 机制：生成 Python/Shell 代码并执行，返回结构化结果
- 适用：复杂计算、数据处理、系统操作、多模态渲染
- 代表：CodeLlama、GPT-4 Code Interpreter、OpenInterpreter
- Multi-Agent Workflow（多智能体协作）
- 核心：角色分工 + 任务拆解 + 结果整合
- 机制：按领域/能力拆分 Agent（如视觉、文本、规划），协同完成
- 适用：跨模态复杂任务、大型系统自动化、团队级协作
- 代表：AutoGen、MetaGPT、CrewAI、LangGraph
- Agentic RAG（智能体增强检索）
- 核心：主动检索 + 动态路由 + 反思优化
- 机制：Agent 自主决定何时/从何处检索，而非被动召回
- 适用：长文档问答、多模态知识库、实时信息更新
- 代表：LlamaIndex Agentic RAG、LangChain RAG Agent
二、多模态场景下的关键差异
多模态 Agent 相比纯文本，在 6 大模式上有明显扩展：
- ReAct：推理包含图像/音频/视频理解，行动扩展为生成图像、剪辑视频、合成语音
- Tool Use：新增多模态工具（如 Stable Diffusion、Whisper、CLIP、OCR）
- Multi-Agent：出现模态专家分工（视觉 Agent、语音 Agent、文本 Agent）
- Agentic RAG：支持跨模态检索（文搜图、图搜文、音搜文）
三、与“4 大/5 大模式”的关系
- 早期（2024）：4 大基础模式（ReAct、Reflection、Tool Use、Multi-Agent）
- 中期（2025）：加入 CodeAct 成为 5 大
- 近期（2026）：加入 Agentic RAG 并标准化为 6 大，成为业界主流
四、组合架构示例（生产级）
ReAct（基础循环）
↓
Self-Reflection（质量控制）
↓
MCP Tool Use + CodeAct（执行层）
↓
Multi-Agent（复杂任务拆解）
↓
Agentic RAG（知识增强）
