本文介绍了大模型智能体的五种经典设计模式：反射模式、工具使用模式、ReAct模式、规划模式和多智能体模式。通过这些模式，AI可以学会自我修正、接触真实世界、边想边做、驾驭复杂任务以及协作。这些模式为构建可靠Agent系统提供了清晰的递进路径，帮助读者理解AI从“会聊天”到“能干活”的进化过程。
1 反射模式2 工具使用模式3 ReAct 模式4 规划模式5 多智能体模式
这篇文章，就是我自己的学习笔记——一边啃，一边用我三十年IT研发的老经验去理解它。写给同样想进这个行业的老程序员，也写给我自己。
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01反射模式：让AI学会“复盘”
最简单的一种模式。用户提一个问题，大模型先给出一个初步回答；用户对回答给出反馈，大模型基于反馈进行反思、调整；不行再来一轮，迭代多次，直到用户满意，最终结果才交付。
我一看就懂了——这不就是我们写代码的过程吗？写完一稿，Code Review 提意见，改一版，再审，再改，反复几轮才能上线。
好的代码从来不是一次写对的，好的回答也是。
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02工具使用模式：给大脑装上“手脚”
我上一篇说过：大模型像一个极其聪明的大脑，但它没有手脚。工具使用模式，就是给它装手脚。
用户提问之后，如果需要额外的信息或数据，大模型会去调用存放在向量数据库里的工具和API，拿到结果之后，再生成回答——可能是文字，可能是表格——返回给用户。
大脑再聪明，查不了数据库、操作不了老系统，就干不了实事。
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03ReAct模式：边想边干
ReAct，就是 Reasoning（推理）+ Acting（行动）。
流程是这样的：用户提出任务，推理型模型先分析查询、生成策略；系统根据策略调用工具执行具体操作；工具把结果反馈到环境；环境的结果再交给生成型模型，由它生成最终的响应，返回给用户。
一 句 话 概 括
想一步、做一步、看一步。
策略由推理模型出，解释和收尾由生成模型做，各司其职。
老工程师干活就是这样：不会闷头写三天，而是写一点、跑一点、验证一点。ReAct 把这个好习惯，写进了AI的工作方式里。
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04规划模式：先拆任务，再动手
任务复杂到一步做不完，就需要计划器（Planner）。
接到任务后，计划器先把它拆成一系列子任务，然后交给执行者（ReAct Agent）一个一个执行。每完成一个，结果就反馈给计划器；如果还有任务没完成，继续派发；全部完成，计划器确认收工，生成最终响应交给用户。
我的理解：这就是项目经理的活儿。大项目直接开干必乱，先拆任务、再排执行、每步有反馈。
带过团队的人学到这里会特别亲切——Agent的规划模式，就是把项目管理的老手艺教给了机器。
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05多智能体模式：组一个“AI团队”
最复杂的一种：多个Agent协同工作。
用户提出需求，项目经理Agent（PM agent）接单、分析、分配任务；任务往下传给DevOps Agent，再传给技术负责人Agent，最后落到软件开发工程师Agent手上。每一级执行完，结果逐级向上反馈；全部完成后，项目经理Agent汇总所有结果，生成最终响应，交给用户。
这不就是一个公司的组织架构吗？PM管人和边界，TL管方案，SDE写代码。
单打独斗解决不了的复杂任务，分工协作可以。
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06写在最后
把五种模式放在一起看，其实是一条清晰的递进线：
反射，让它学会自我修正；工具，让它接触真实世界；
ReAct，让它边想边做；规划，让它驾驭复杂任务；
多智能体，让它学会协作。
从“会聊天”到“能干活”，Agent的路就是这么一步步铺出来的。
小结
从单轮反思到多智能体协作，五种模式层层递进——理解它们的分工，是构建可靠 Agent 系统的第一步。
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