企业官网建设流程全解析

本文深入解析了主流的Agent设计模式，包括ReAct、Loop、Graph三大主线及7种扩展模式。通过阐述其原理、结构和适用场景，帮助读者理解如何构建能够自主查资料、写代码、跑测试、修Bug的高级Agent。文章强调，Agent的强大功能并非依赖于模型本身，而是在于合理的架构模式选择。实际应用中，应根据任务需求选择合适的模式，并注意模式的组合与演进，以实现高效、稳定的Agent系统。

同样是调用大模型，为什么别人的 Agent 能自己查资料、写代码、跑测试、修 Bug，而你的 Agent 问一句答一句？差距不在模型，在架构模式。这篇文章把当前主流的 Agent 设计模式——ReAct、Loop、Graph 三大主线，外加 7 种常用扩展模式——拆开讲清楚：原理、结构、适用场景，以及怎么选。

去年到现在，Agent 框架换了一茬又一茬，但底层的模式其实就那么几种。LangChain、LangGraph、AutoGen、Claude Code、Devin……剥开外壳，核心都是这几种模式的不同组合。

先给一张总览图，心里有个地图，再逐个细看。

图 1 · Agent 模式全景：按控制流复杂度分三大家族

01 先想清楚：为什么单次 Prompt 不够用

单次调用大模型，本质是无状态函数：输入一段文本，输出一段文本。现实任务却往往是这样的——「帮我调研这个竞品，写一份分析报告，数据不对的地方自己核实」。

这类任务有三个共同点：需要多步执行、中间结果不确定、需要根据反馈调整方向。单次 Prompt 一样都满足不了。Agent 模式要解决的，就是把「一步到位」变成「可控的多步循环」，核心是在模型外面包一层控制流。

控制流越复杂，能力越强，但成本和不可控性也越高。下面按这个阶梯，从三大主线模式讲起。

02 主线一：ReAct —— 会「边想边做」的推理循环

原理

ReAct（Reasoning + Acting，2022 年 Google 提出）是让 Agent「长出双手」的里程碑模式。核心思路一句话：把思考过程显式化，让模型在「想」和「做」之间交替循环。

每一轮循环固定三步：

• Thought（思考）：模型分析当前状态，决定下一步做什么；
• Action（行动）：调用一个工具（搜索、查数据库、执行代码）；
• Observation（观察）：把工具返回结果喂回模型，进入下一轮。

图 2 · ReAct 循环：Thought → Action → Observation，直到信息足够才输出

一个真实的执行轨迹

Thought: 用户问"竞品 Q2 营收"，我需要先搜索。
Action: search(“XX 公司 2026 Q2 营收”)
Observation: “该公司 Q2 营收 12.3 亿元，同比增长 34%……”
Thought: 数据有了，但用户还要对比去年，我再算一下。
Action: calculator(“12.3 / (1 + 0.34) = ?”)
Observation: “9.18”
Thought: 信息齐全，可以回答了。
Answer: 该竞品 Q2 营收 12.3 亿元，去年同期约 9.18 亿元……

✓ 优势

• 推理过程可见，出问题好排查
• 工具即插即用，扩展性强
• 实现简单，几十行代码可跑通

✗ 局限

• 逐轮串行，延迟随轮数线性增长
• 错误会累积：一步走错，后面全歪
• 没有全局规划，容易「走一步看一步」

典型场景：知识问答 + 检索（RAG 增强）、数据分析助手、客服工单查询。一句话：任务路径未知、但每步决策简单的场景。

03 主线二：Loop —— 会「自我检查」的迭代精炼

原理

ReAct 解决的是「边想边做」，Loop 模式（工程上常叫 Evaluator-Optimizer，评估-优化循环）解决的是另一个问题：第一次做出来的东西不够好，怎么办？

答案是引入一个「质检员」角色：生成器产出结果 → 评估器按标准打分/挑毛病 → 不达标就打回重做，达标才放行。关键设计点有三个：明确的评估标准、结构化的反馈（不是简单说"不行"，而是说清哪里不行）、最大迭代次数兜底（防止死循环烧 Token）。

图 3 · Loop 模式：生成-评估-打回的闭环，护栏机制防止无限迭代

和 ReAct 的本质区别

很多人会混淆这两个循环，区别在于循环的目的：ReAct 的每一轮是获取新信息（向外探索），Loop 的每一轮是打磨同一件作品（向内收敛）。实际工程里两者经常嵌套——Loop 的生成器内部，往往就是一个 ReAct 循环。

✓ 优势

• 产出质量显著提升，接近人类改稿
• 评估标准可定制，可控性强
• 评估器可用更小的模型，成本可控

✗ 局限

• Token 消耗翻 N 倍，N = 迭代轮数
• 评估器本身可能判错（垃圾标准出垃圾结果）
• 必须设迭代上限，否则可能永远不收敛

典型场景：代码生成（写代码 → 跑测试 → 修 Bug）、文案润色、翻译质检、研报事实核查。有明确验收标准的产出型任务，Loop 是收益最高的模式。Claude Code 的「写完测试再写实现」就是这个思路。

04 主线三：Graph —— 把 Agent 变成「可编排的状态机」

原理

当任务复杂到「先规划 → 再并行执行 → 失败要重试 → 不同结果走不同分支」时，靠模型自由发挥（ReAct）或者单环迭代（Loop）都撑不住了。Graph 模式的思路是：把 Agent 的执行流程画成一张有向图，节点是操作，边是流转规则，共享状态在节点间传递。

三个核心概念：

• State（状态）：一个全局可读写的状态对象，所有节点共享；
• Node（节点）：封装一个原子操作（调模型、调工具、人工审批）；
• Edge（边）：定义流转，可以是固定边，也可以是条件边（根据状态动态决定下一步去哪）。

图 4 · Graph 模式：节点 + 条件边 + 共享状态，支持并行、分支、重试

为什么说 Graph 是「工程化」的分水岭

ReAct 和 Loop 里，控制流藏在模型的自由发挥里；Graph 里，控制流是显式写出来的代码。这带来三个质变：

• 可观测：每一步走了哪个节点、状态怎么变的，全部有日志（LangSmith 这类工具就是吃这碗饭的）；
• 可恢复：状态可以持久化（checkpoint），崩了从断点继续，支持 Human-in-the-loop 审批；
• 可测试：每个节点是独立函数，可以单测——这在 ReAct 里几乎做不到。

代价也很明显：灵活度下降，模型被「管」起来了；设计图结构本身需要经验，图设计错了比没图更糟。

典型场景：多步骤企业流程（报销审批、合同审查）、需要人工介入的内容生产管线、Deep Research 类深度调研系统。流程相对固定、对可靠性要求高的生产环境，Graph 是目前的主流答案。

05 扩展模式速览：7 种常用补充

三大主线之外，这些模式经常作为「零件」组合进上面的架构：

模式一句话原理适用场景

Prompt Chaining任务拆成固定顺序的串行子任务，步间可加校验闸门翻译→校对→排版

Routing分类器判断输入类型，路由给专门分支客服分流：退款/咨询/投诉

Parallelization子任务并行跑，或同任务多跑几遍投票多视角评审、交叉验证

Reflection模型回看输出，自我批评后重写（Loop 轻量版）写作润色、方案自查

Planning先生成完整计划，再按计划逐步执行步骤可预拆的项目型任务

Orchestrator-Workers中央编排器动态拆任务、分派 Worker、汇总子任务事前未知的复杂任务

Multi-Agent多个独立角色/记忆/工具的 Agent 协作或辩论模拟评审团、研发-测试对抗

06 横向对比：一张表看懂怎么选

维度ReActLoopGraph

循环目的向外探索新信息向内打磨产出按图执行任意流程

控制流模型自主决定固定闭环显式编码

可控性低中高

Token 成本中（随轮数涨）高（翻倍迭代）可预算

可观测/可测试弱中强

上手难度★☆☆★★☆★★★

代表框架LangChain Agent自省式链 / 自定义LangGraph、Dify

07 落地建议：别一上来就上 Graph

Anthropic 在《Building Effective Agents》里有句话我很认同：能用单次 Prompt 解决的，别用链；能用链解决的，别用循环；能用循环解决的，别上图。复杂度每上一层，调试成本和 Token 成本都在涨。

给一个实务上的演进路径：

2. 起步：Prompt Chaining + 人工校验，把流程跑通；

3. 需要调工具：加 ReAct，配好工具描述和少数几轮示例；

4. 质量不达标：嵌一层 Loop，先写好评估 Checklist 再谈迭代；

5. 上生产、要审计、要人工介入：迁移到 Graph，把已经在 ReAct/Loop 里验证过的节点搬进图里。

真实系统几乎都是混血的：Graph 做骨架，节点里跑 ReAct，关键产出套 Loop，入口用 Routing 分流。模式不是单选题，是乐高积木。

· · ·

总结：ReAct 让 Agent 会动手，Loop 让 Agent 会检查，Graph 让 Agent 可工程化。理解这三种循环的「目的差异」——探索、收敛、编排——再看任何 Agent 框架，你都能一眼看穿它的骨架。

你现在的项目在用哪种模式？踩过什么坑？评论区聊聊。

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