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网站访问很慢,页面设计术语,天猫店铺申请条件及费用,wordpress同步微博评论AI Agent 思考模式#xff1a;ReAct、Plan-and-Execute 与 CoT 实战解析一、为什么 Agent 需要“思考模式”#xff1f; 大模型天然擅长生成文本#xff0c;但要让它可靠地完成业务任务——比如审批单据、溯源风险事件、调用内部系统——光靠“直接回答”远远不够。 这时候ReAct、Plan-and-Execute 与 CoT 实战解析一、为什么 Agent 需要“思考模式”大模型天然擅长生成文本但要让它可靠地完成业务任务——比如审批单据、溯源风险事件、调用内部系统——光靠“直接回答”远远不够。这时候“思考模式”Reasoning Pattern就登场了它定义了 Agent如何分解问题、何时调用工具、怎样验证结果。选对模式决定 Agent 是“玩具”还是“生产级工具”。根据 2025 年主流框架LangChain、LlamaIndex、Dify、CrewAI 等的实践共识以下三种模式构成了绝大多数企业级 Agent 的基石 。二、ReAct最通用的“边想边做”范式是什么ReActReason Act顾名思义是“思考”与“行动”的循环[思考] → [行动] → [观察] → [思考] → ...Agent 每一步都先用自然语言推理当前状态再决定调用哪个工具如搜索、数据库查询、权限校验然后根据工具返回结果继续推理直到得出最终结论 。为什么火生态支持最强LangChain 的默认 Agent 类型就是 ReActLlamaIndex、Dify 等平台也深度集成 。灵活性高适合动态、开放域任务比如“根据用户问题自动决定是否需要查合同、看审批流或调风控策略”。开发成本低只需定义工具列表 提示词框架自动处理循环逻辑。适用场景AI 客服理解问题→查知识库→生成回复智能审批判断单据合规性→调用权限校验→补充上下文注意ReAct 容易“发散”——如果提示词设计不好Agent 可能无限调用工具。因此在关键业务中常需限制最大步数或结合 Plan 机制。三、Plan-and-Execute企业级 Agent 的结构化首选是什么Plan-and-Execute规划-执行将任务分为两个阶段规划Plan由 Planner 模块生成一个明确的、多步或单步执行计划执行Execute由 Executor 按计划逐项调用工具最后整合结果输出结论 。例如在合同付款审批场景中1. 规划需查询该合同的“执行计划”以判断付款是否超限。 2. 执行调用“查询业务对象执行计划”工具传入合同ID。 3. 判断用返回的已支付比例、合同总额与当前付款金额计算得出结论。为什么企业偏爱它可审计性强每一步计划清晰可见符合合规要求稳定性高避免 ReAct 的“边走边想”可能导致的逻辑混乱适合复杂流程天然支持任务分解比如“风险事件处置”可拆为采集→质检→打标→告警→策略配置 。适用场景高吞吐审批系统如你负责的 AI 审批功能风险洞察平台多源数据融合分析自动化运维故障诊断→定位→修复关键洞察即使“计划”只包含一个步骤如单次工具调用只要存在显式的规划阶段就属于 Plan-and-Execute而非 ReAct。四、Chain-of-ThoughtCoT所有智能推理的底层引擎是什么Chain-of-ThoughtCoT并非完整 Agent 模式——它不包含工具调用只专注于让模型“把思路写出来”。例如问题合同总额100万已付60万本次申请付50万是否超限CoT 推理已付60万 本次50万 110万 100万 → 超限。为什么必须讲无处不在的基础组件ReAct 中的“思考”、Plan 中的“规划生成”底层都依赖 CoT 。提升准确性大量实验证明强制模型输出中间步骤可显著提升复杂推理正确率。零工具依赖适用于纯逻辑判断场景如金额校验、规则匹配。实战建议在 ReAct 的“Thought”提示词中明确要求“请逐步推理”在 Plan 生成阶段用 CoT 引导模型输出结构化任务列表对于高确定性任务如数值计算可单独使用 CoT避免不必要的工具调用。五、如何选择一张表帮你决策需求特征推荐模式理由动态、开放域任务如客服问答ReAct灵活调用工具适应未知问题多步骤、高可靠业务如审批、风控Plan-and-Execute计划清晰可审计防发散纯逻辑/数值判断如超限检测CoT可嵌入前两者无需工具高效准确需要从失败中学习考虑 Reflexion进阶2025 年仍属小众暂不主推六、未来趋势混合模式才是王道2025 年的前沿实践已不再拘泥于单一模式。优秀的 Agent 往往是混合体用Plan-and-Execute分解主流程如“处理风险事件”在每个子任务中使用ReAct动态调用工具如“采集外部舆情”在关键判断点嵌入CoT确保逻辑严谨如“计算风险分值”甚至加入Memory机制跨会话复用历史经验。正如 LangChain 团队所言“ReAct 是基础但 Plan-and-Execute 正成为复杂工作流的默认架构” 。结语AI Agent 的思考模式不是学术炫技而是工程取舍的艺术。对于大多数开发者和企业团队掌握 ReAct、Plan-and-Execute 和 CoT 这三大模式足以覆盖 90% 以上的落地场景。与其追逐 ToT、Reflexion 等前沿概念不如先用好这“三板斧”把合同审批、风险告警、情报溯源这些真实业务跑稳、跑快、跑准——这才是 2025 年 AI 工程化的真正主线。