【收藏必看】大模型智能体六大设计模式详解：从ReAct到Agentic RAG，构建可靠AI系统

随着大模型技术的成熟，智能体正在从概念走向实际应用。与传统的单次问答系统不同，智能体能够自主规划、使用工具、反思决策，并通过多轮交互完成复杂任务。本文探讨当前业界最主流的六种智能体设计模式，这些模式已经在各大AI产品中得到验证和应用，为开发者提供了构建可靠智能体系统的技术参考。

ReAct Agent：推理与行动的循环框架

ReAct（Reasoning and Acting）是目前应用最广泛的智能体架构，它将大模型的推理能力与外部工具的执行能力有机结合。在这个框架中，智能体在接收到用户查询后，会交替进行推理和行动两个步骤。推理阶段由LLM分析问题并决定下一步动作，行动阶段则调用具体的工具（如Google搜索、邮件发送等）执行任务，工具返回的结果会再次输入到LLM中进行下一轮推理。这种循环往复的过程使智能体能够处理需要多步骤、多工具配合的复杂任务。

大多数商业化AI智能体产品都采用了这一架构，因为它在灵活性和可控性之间取得了良好平衡。通过明确的推理-行动循环，开发者可以清晰地追踪智能体的决策过程，同时也便于调试和优化系统性能。

CodeAct Agent：用代码替代JSON的执行范式

Manus AI提出的CodeAct架构代表了智能体设计的另一种思路。传统智能体通常使用JSON格式来定义工具调用和参数传递，但这种方式在处理复杂逻辑时显得力不从心。CodeAct允许智能体直接编写和执行Python代码，将工具调用、数据处理、条件判断等逻辑都封装在代码中。这种方式不仅让智能体能够处理更加复杂的任务流程，还能利用Python丰富的生态系统。

从用户查询到最终结果的过程中，智能体会在思考阶段生成代码，在环境中执行后观察结果，并根据执行结果决定是否需要继续迭代。这种设计特别适合需要进行数据分析、科学计算或复杂业务逻辑处理的场景。

Modern Tool Use：基于MCP的轻量级工具集成

Cursor等现代AI开发工具展示了一种更加轻量级的智能体设计理念。通过Model Context Protocol（MCP），智能体可以无缝访问各种外部服务和API，如Kagi搜索、AWS云服务等，而几乎不需要执行复杂的代码逻辑。这种模式的核心优势在于将工具能力标准化和模块化，智能体只需要理解工具的接口定义，就能够调用相应功能。

在实际应用中，用户的查询会被路由到相应的MCP服务器，每个服务器负责处理特定领域的任务。这种架构降低了系统复杂度，提高了可维护性，同时也让智能体的能力扩展变得更加简单。开发者只需要添加新的MCP服务器，就能赋予智能体新的能力。

Self-Reflection：通过自我评估提升输出质量

Self-Reflection模式引入了智能体的自我评估和迭代优化能力。在生成初始输出后，系统会启动一个评判者角色，对输出进行批判性分析，识别潜在的错误、不一致或可改进之处。如果评估结果不满意，主LLM会根据反馈重新生成输出，这个过程可以进行多轮迭代，直到达到预设的质量标准。

OpenServe AI等平台采用这一模式来保证输出的准确性和可靠性。这种设计特别适合对输出质量要求较高的场景，如法律文书生成、技术文档编写等。通过内置的质量控制机制，智能体可以在交付给用户之前自主发现并修正问题。

Multi-Agent Workflow：协作式问题解决方案

Multi-Agent Workflow将复杂任务分解给多个专门化的智能体协同完成。每个子智能体（S-Agent）负责特定的子任务，拥有各自的工具集和记忆系统。这些子智能体并行或串行工作，各自的输出会被汇总到一个聚合器LLM中，最终生成综合性的结果。Gemini Deep Research等产品展示了这种架构的强大之处。

这种多智能体协作模式的优势在于，它能够充分发挥专业化分工的效率，同时也能够处理单一智能体难以应对的复杂场景。例如，在研究任务中，可以有专门负责文献检索的智能体、负责数据分析的智能体和负责报告撰写的智能体，它们各司其职，最终产出比单一智能体更精准、更全面的结果。

Agentic RAG：检索增强的智能化演进

Agentic RAG是检索增强生成（RAG）技术的智能体化升级。传统RAG系统通常采用固定的检索策略，而Agentic RAG让智能体能够主动决定何时检索、检索什么内容、如何使用检索结果。智能体可以访问向量数据库以及各种外部工具，根据查询的复杂度动态调整检索策略，然后由生成器基于检索到的相关信息产生最终输出。

Perplexity等搜索产品采用这一模式，实现了更加智能的信息检索和整合。这种设计使系统能够根据上下文自适应地调整行为，在需要时深入检索更多信息，在信息充足时快速生成回答，从而在准确性和效率之间找到最佳平衡点。