一、整体介绍

ReAct、Plan-and-Execute 和 multi-agent 是三种不同的智能体（Agent）工作框架，核心区别体现在目标定位、工作流程和适用场景上，具体对比如下：

1.1 核心定义与目标

• ReAct：
  一种 “思考 – 行动” 循环框架，核心是让智能体在处理任务时，通过即时的自然语言推理（Reasoning） 生成行动（Action），再根据行动结果（观察）调整后续思考和行动，直到完成任务。
  目标：处理需要动态反馈（如依赖外部信息、实时调整）的任务。
• Plan-and-Execute：
  先通过规划拆解任务，再按计划执行的框架。核心是先制定完整步骤（规划阶段），再逐步执行（执行阶段），执行中可根据结果微调计划，但整体以 “先规划” 为前提。
  目标：处理可拆解的复杂任务（步骤明确、逻辑清晰）。
• multi-agent（多智能体）：
  由多个独立智能体（Agent）组成的系统，每个智能体有专属角色、目标和能力，通过通信、分工或竞争协作完成任务。
  目标：处理需要多角色协同（如分工、交互）的复杂任务。

1.2 工作流程

• ReAct：
  循环迭代模式：
  思考（分析任务/现状）→ 行动（调用工具/操作）→ 观察（获取行动结果）→ 再思考（基于结果调整）→ ...
  例：问答任务中，先思考 “需要搜索某信息”，行动（调用搜索引擎），观察（获取搜索结果），再思考 “结果是否足够”，决定是否继续搜索。
• Plan-and-Execute：
  分阶段模式：
  规划阶段（拆解任务→制定步骤）→ 执行阶段（按步骤执行→反馈调整计划）
  例：策划活动时，先规划 “确定主题→联系场地→邀请嘉宾→宣传”，再按步骤执行，若场地无法预约则调整步骤（如更换场地）。
• multi-agent：
  多主体交互模式：
  角色分工→信息通信→协作执行→达成整体目标
  例：电商客服系统中，“售前 Agent” 负责咨询，“售后 Agent” 处理退款，“物流 Agent” 跟进配送，通过内部通信同步信息。

1.3 核心机制与关键能力

1.4 适用场景

• ReAct：
  适合需要实时外部信息或动态决策的任务，如：
  • 搜索引擎问答（需实时检索信息）；
  • 游戏攻略（根据对手行动调整策略）；
  • 工具调用（如用计算器分步计算复杂公式）。
• Plan-and-Execute：
  适合步骤明确、可拆解的复杂任务，如：
  • 项目管理（拆解为 “需求分析→开发→测试→上线”）；
  • 食谱烹饪（先规划 “备菜→火候→调味” 步骤）；
  • 旅行规划（确定 “交通→住宿→景点路线”）。
• multi-agent：
  适合多角色协作的任务，如：
  • 客服系统（售前、售后、技术支持 Agent 分工）；
  • 供应链管理（采购、仓储、物流 Agent 协同）；
  • 团队协作（设计师、开发、产品经理 Agent 分工推进项目）。

二、React

2.1 介绍

参考 Intro to ReAct (Reasoning and Action) Agents

ReAct 代理是推理和行动代理的缩写，是一个将 LLM 的推理能力与采取行动的能力相结合的框架！

ReACT 代理将 LLM 的思维和推理能力与可操作的步骤相结合。

这使得人工智能能够理解、规划并与现实世界互动。

简而言之，这就像是给人工智能一个大脑来弄清楚要做什么，又给它一双手来实际做工作！

想象一下 ReACT 代理帮助用户决定是否带伞。

以下是代理回答此查询时应遵循的逻辑流程 →