7种Agent核心设计模式，小白也能轻松入门大模型学习之旅

本文介绍了七种核心的Agent设计模式，包括ReAct、Plan & Execute、Reflection、Tree of Thoughts、Graph Agent、Swarm Agent和Human-in-the-Loop。这些模式都是在同一个Runtime上，对Goal/State/Planning/Tool/Reflection的不同编排方式。文章详细解释了每种模式的核心思想、流程、优缺点和适用场景，并总结了它们可以统一为三类能力：思维模式、规划模式和执行模式，以及跨层模式自我修正。这些内容对于想要学习大模型的小白或程序员来说，是一个很好的入门指南。

Agent不是一种实现，而是一组运行模式（Patterns）。不同模式，本质是在同一个Runtime上，对Goal/State/Planning/Tool/Reflection的不同编排方式。

七种核心设计模式概览

一、ReAct Pattern

核心思想

思考与行动交替进行的最小Agent Loop。

ReAct由Yao等人于2022年提出，其核心创新在于将推理和行动交织进行，而非先完成全部推理再执行。

模式流程

用户输入 → 思考 → 行动 → 观察 → ... → Answer

每一步都是：先思考"我现在该做什么"，然后执行，再观察结果，继续下一轮。

特点与评估

本质

局部决策驱动

代码示例

二、Plan & Execute Pattern（规划-执行分离）

核心思想

先规划全局路径，再逐步执行。Planning和Execution解耦。

这一模式被LangChain等框架广泛采用。

模式流程

用户输入 → Planning(生成完整计划) → Execute Step 1 → Execute Step 2 → ... → Done

关键区别：Planning阶段生成完整的任务分解，Execution阶段按顺序执行。

特点与评估

本质

层级目标规划与分解系统

三、Reflection Pattern（自我修正模式）

图5

核心思想

Agent可以评估自己的行为并修正策略。引入Critic机制，更新Memory/Skill。

模式流程

Action → Observation → Reflection(评估) → Adjust(调整) → Next Action

特点与评估

本质

Agent 运行时在线学习闭环

四、Tree of Thoughts (ToT) Pattern（搜索式推理）

图6

核心思想

把"思考"变成搜索问题。多路径推理，可回溯，支持评分机制。

模式流程

Goal → Generate Thoughts(生成多个候选思路) → Evaluate(评估) → Select Best(选择最优) → Continue...

特点与评估

本质

推理空间搜索

五、Graph Agent Pattern（图结构Agent）

图7

核心思想

Agent不再是线性流程，而是状态图。非线性执行，可回溯，状态可复用。

LangGraph是这一模式的典型实现，将Agent建模为状态机+决策图的组合。

模式流程

State A → Decision(条件判断) → State B or State C → ...

特点与评估

本质

状态机 + 决策图

六、Swarm Agent Pattern（群体智能）

图8

核心思想

多Agent分工协作完成任务。并行执行，多角色协作，结果汇总。AutoGen和CrewAI是代表性框架。

模式流程

Task → Decompose(分解) → Agent A/Agent B/Agent C(并行执行) → Aggregate(汇总) → Result

特点与评估

本质

分布式认知系统

七、Human-in-the-Loop Pattern（人类介入）

图9

核心思想

人类作为外部控制与修正系统。人类参与关键决策，提供安全控制，纠正模型偏差。

模式流程

Agent Action → Human Review(人工审核) → Approve/Reject/Modify → Continue

特点与评估

本质

Agent 外部治理层

统一视角：三类能力+跨层模式

图10

这些设计模式其实可以统一为三类能力：

（1）🧠 Thinking Patterns（思维模式）

• ReAct

  — 局部推理循环

• Tree of Thoughts

  — 全局搜索推理

• 解决：怎么"想"

（2）🧭 Planning Patterns（规划模式）

• Plan & Execute

  — 分层规划执行

• Graph Agent

  — 状态图规划

• 👉 解决：怎么"组织任务"

（3）⚙️ Execution Patterns（执行模式）

• Swarm Agent

  — 分布式协作

• Human-in-the-Loop

  — 人机协作

• 👉 解决：怎么"完成任务"

（4）🔁 Cross-cutting Pattern（跨层）

• Reflection

  — 贯穿所有模式的自我修正

• 👉 解决：怎么"变得更好"

总之：

ReAct是局部智能，Plan & Execute是结构智能，ToT是搜索智能，Graph是状态智能，Swarm是分布式智能，而HITL是现实约束智能。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2026 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？