基础经典智能体架构

ReAct（推理+行动）架构
核心逻辑围绕LLM自主思考展开，通过判断是否调用外部工具并执行，循环迭代获取结果。优势在于轻量化和低开发成本，适用于单轮简单查询或短流程业务场景。

Plan-and-Execute 规划-执行架构
采用两段式执行逻辑：规划阶段由大模型拆解任务生成分步清单，执行阶段严格按步骤完成子任务。适合多步骤串行长流程需求，如复杂表单处理或订单链路。

高级企业级智能体架构

Multi-Agent 多智能体分工协作
通过独立Agent协同工作，包括规划Agent（任务拆解）、UI生成Agent（结构化输出）、接口请求Agent（后端调用）、结果校验Agent（数据验证）。适用于大型后台系统或需高可靠性的业务场景。

AI Workflow 流程化架构
将LLM推理、工具调用等节点可视化编排，支持拖拽配置构建自动化流水线。典型应用于低代码AI平台或中台化系统搭建，强调灵活性和可配置性。

架构选型决策建议

• 简单内部工具/单次查询：ReAct架构优先
• 多步骤长链路业务：Plan-and-Execute更优
• 大型复杂系统：采用多智能体协作模式
• AI中台/低代码需求：选择AI Workflow流程化方案

核心价值与后续方向

智能体架构作为生成式UI的调度中枢，直接影响项目可维护性与扩展性。后续将深入生成式UI范式、A2UI协议规范及全栈项目落地实践。