Agent 不是一种固定形态，而是一组工作模式。

有的 Agent 只是调一次工具，有的会边查资料边判断下一步，有的会先制定计划再逐步执行，有的会把任务分给多个子 Agent。

本篇核心问题 Agent 常见有哪些工作模式？它们分别适合什么任务？工程上应该怎么选？

▌ Agent 工程化系列路线图

图 1：Agent 工程化系列路线图

本篇是第 03 篇，仍然处在基础概念阶段。先分清工作模式，再进入后面的 Function Call、MCP、Skills 等工具与协议部分。

▌ 目录

1. 为什么要先理解 Agent 的工作模式？

2. 模式一：单轮工具调用

3. 模式二：ReAct 循环

4. 模式三：Plan-and-Execute

5. 模式四：Reflection / Evaluator-Optimizer

6. 模式五：多 Agent 协作

7. 模式六：Human-in-the-loop

8. 工程上到底怎么选？

9. 最后总结

▌ 01 为什么要先理解 Agent 的工作模式？

很多人一说 Agent，就会想象一个非常自主的 AI：能自己思考、自己拆任务、自己调用工具、自己完成工作。

但真实工程里，Agent 往往不是一上来就这么复杂。它可能只是一次工具调用，也可能是多轮循环，还可能是多个 Agent 分工协作。

这些形态的复杂度、风险和工程成本完全不同。

关键判断 Agent 的关键不是“看起来像人”，而是它在任务执行过程中拥有多少动态决策权。

图 2：Agent 的 6 种常见工作模式

▌ 02 模式一：单轮工具调用

这是最简单、也最容易落地的一种 Agent 模式。用户提出需求，模型判断需要调用哪个工具，生成工具参数，外部程序执行工具，最后模型把结果整理成自然语言。

比如用户问“帮我查一下今天深圳的天气”，模型并不自己知道实时天气，而是决定调用天气工具，并把 city = 深圳 这样的参数交给外部程序。

维度	特点
决策复杂度	低
工具调用次数	通常一次
状态管理	很少
可控性	很高
适合场景	天气、汇率、日程查询、数据库单次查询

工程建议 能用单轮工具调用解决的问题，就不要一开始设计成复杂 Agent。越简单，越稳定。

▌ 03 模式二：ReAct 循环

ReAct 可以理解成 Reason + Act，也就是边推理、边行动。它不是一次性生成最终答案，而是不断循环：思考下一步、调用工具、观察结果、再决定下一步。

ReAct 和单轮工具调用的本质区别在于：每一次工具返回结果，都会影响 Agent 下一步怎么做。

图 3：ReAct 模式的执行循环

它适合开放式查询、资料收集、排障分析等探索型任务。但工程上必须加边界：最大循环次数、工具白名单、超时控制、中间状态日志和失败退出策略。

一句话 ReAct 适合探索型任务，但必须加边界。

▌ 04 模式三：Plan-and-Execute

ReAct 是边想边做，Plan-and-Execute 则是先想清楚整体计划，再一步步执行。

这种模式通常包含两个角色：Planner 负责把目标拆成步骤，Executor 负责按步骤调用工具、收集结果、更新状态。

图 4：Plan-and-Execute 先规划再执行

它适合长任务，例如技术调研、报告生成、复杂流程处理。长任务如果完全靠 ReAct 边想边做，很容易忘记目标、步骤混乱、结果缺少结构。

关键点 计划不是一次性写死，而是允许在执行过程中根据结果重新规划。

▌ 05 模式四：Reflection / Evaluator-Optimizer

有些任务不是“完成就行”，而是要求结果质量。比如写技术文章、生成代码、总结报告、输出方案。第一次生成的结果往往不够好，所以需要检查和优化环节。

这类模式通常是：生成初稿 -> 评估结果 -> 指出问题 -> 重新修改 -> 再次检查。它的价值是把“生成”和“检查”拆开，让系统不只会产出，还能对质量做闭环。

检查对象	更可靠的检查方式
代码是否能运行	真正执行测试
JSON 是否合法	Schema 校验
链接是否有效	实际请求验证
数据是否一致	程序化对比
内容是否符合风格	模型评估 + 人工抽检

工程判断 能用程序验证的，不要只靠模型反思。Reflection 更适合主观质量优化。

▌ 06 模式五：多 Agent 协作

多 Agent 的基本思想是：让不同 Agent 扮演不同角色，通过协作完成复杂任务。常见结构是 Supervisor + Specialists。

Supervisor 负责理解目标、分派任务、整合结果；多个 Specialist 分别负责研究、分析、写作、代码、审核等具体能力域。

图 5：Supervisor + 多专家 Agent 协作结构

多 Agent 不是越多越好。它会增加通信成本、状态同步难度、错误定位难度、延迟和费用。只有当任务天然需要多个专业角色时，才值得引入多 Agent。

▌ 07 模式六：Human-in-the-loop

Human-in-the-loop 不是让 Agent 更自动，而是让 Agent 在关键点停下来。

涉及发邮件、删除文件、修改数据库、付款下单、提交代码、调整权限等动作时，通常需要用户确认。

安全边界 Agent 最大的风险，不是说错话，而是做错事。涉及钱、权限、数据删除、外部通知的场景，必须把人放回控制链路里。

▌ 08 工程上到底怎么选？

理解这些模式之后，真正重要的问题是：我的任务到底该用哪一种？可以用任务的不确定性和风险来判断。

图 6：Agent 工作模式选择表

选择原则 越确定，越适合固定流程；越开放，越需要 Agent；越高风险，越需要人在环路。

▌ 09 最后总结

这一篇没有讲具体框架，而是先把 Agent 的常见工作模式讲清楚。因为工程上真正重要的不是“用了 Agent 这个词”，而是有没有为当前任务选择合适的执行模式。

单轮工具调用解决简单动作，ReAct 解决探索任务，Plan-and-Execute 解决长任务，Reflection 解决质量问题，多 Agent 解决职责协作，Human-in-the-loop 解决高风险控制。

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