从单智能体到多智能体6种主流 Agent 架构全解析随着大模型能力的快速增强Agent智能体系统已经从“调用一次 LLM”进化为“可规划、可执行、可反思的复杂系统”。在真实工程中Agent 不再只是一个 prompt而是一个具备状态、工具调用、规划能力与闭环控制的系统架构。本文从工程视角系统梳理六种主流 Agent 架构单 Agent 循环Loop Agent规划 执行Plan Execute多 Agent 协作Multi-Agent反思与自我修正Reflection AgentRAG Agent检索增强智能体工作流编排Workflow / DAG Agent一、单 Agent 循环Loop Agent1. 架构思想这是最基础的 Agent 模式LLM 大脑 工具调用 环境反馈 循环执行核心流程用户输入 → LLM思考 → 调用工具/生成动作 → 获取反馈 → 再思考 → 循环直到完成2. 典型结构while not done: thought LLM(state) action parse(thought) observation tool(action) state.update(observation)3. 特点优点实现简单可扩展工具调用类似 ReAct 模式Reasoning Acting缺点容易“无限循环”缺乏全局规划能力长任务容易迷失4. 适用场景简单问答 Agent自动化脚本执行单目标任务如查询、计算二、规划 执行Plan Execute1. 核心思想将“思考”和“执行”分离先规划再执行而不是边做边想2. 架构流程┌────────────┐ User → │ Planner │ → 任务拆解Plan └────────────┘ ↓ ┌────────────┐ │ Executor │ → 执行子任务 └────────────┘ ↓ 汇总结果3. 示例任务“帮我写一篇关于 MySQL 索引优化的文章”Planner 输出搜索 MySQL BTree分析索引失效场景总结优化策略组织文章结构Executor 按步骤执行。4. 优缺点优点稳定性强可控性高适合复杂任务缺点规划质量依赖 LLM可能过度拆解三、多 Agent 协作Multi-Agent1. 核心思想多个 Agent 分工协作每个 Agent 是一个“专家”系统是“团队”2. 常见角色设计Planner Agent规划Coder Agent写代码Reviewer Agent审查Research Agent检索Coordinator Agent调度3. 架构图┌────────────┐ │ Coordinator│ └─────┬──────┘ ┌─────────┼─────────┐ ↓ ↓ ↓ Planner Coder Reviewer ↓ ↓ ↓ ─────结果汇总─────4. 特点优点模拟真实团队协作可扩展性强更高质量输出缺点成本高多 LLM 调用协调复杂容易信息冗余5. 适用场景AI 编程助手如 AutoGPT 类文档生成系统复杂决策系统四、反思与自我修正Reflection Agent1. 核心思想让 Agent “会复盘”生成 → 评估 → 修正 → 再生成2. 工作流程初始输出 → 评估器Critic→ 问题反馈 → 改进输出3. 结构示意┌────────────┐ │ Generator │ └─────┬──────┘ ↓ ┌────────────┐ │ Critic │ └─────┬──────┘ ↓ ┌────────────┐ │ Refiner │ └────────────┘4. 优点显著提升输出质量减少 hallucination适合写作、代码优化5. 缺点成本翻倍延迟增加五、RAG Agent检索增强智能体1. 核心思想结合外部知识库LLM 向量检索 “有知识边界的智能体”2. 架构流程User Query ↓ Embedding ↓ Vector DB Retrieval ↓ Context Prompt ↓ LLM Reasoning ↓ Tool/Answer Output3. Agent增强版本在 RAG 基础上加入Query Rewriting Agent查询改写Retrieval Agent多轮检索Answer Synthesis Agent答案融合4. 优点降低幻觉支持私有知识库可扩展企业应用5. 典型应用企业知识库问答文档助手智能客服系统六、工作流编排Workflow / DAG Agent1. 核心思想把 Agent 任务“工程化”用 DAG有向无环图管理 LLM 节点2. 结构示意[Input] ↓ ┌──────────┐ │ Parser │ └────┬─────┘ ↓ ┌──────────────┐ │ Task Router │ └────┬────┬────┘ ↓ ↓ Search Reason ↓ ↓ └──────┬──────┘ ↓ Answer Merge ↓ Output3. 特点优点强可控工程级可观测性强易调试缺点灵活性较差设计成本高4. 适用场景企业级 AI 系统审批流 / 工作流自动化多模块 AI 系统七、六种 Agent 架构对比总结架构灵活性稳定性成本复杂度适用场景单 Agent Loop高低低低简单任务Plan Execute中高中中复杂任务Multi-Agent高中高高团队型任务Reflection中高高中高质量生成RAG Agent中很高中中知识问答Workflow/DAG低很高中很高企业系统八、工程实践建议非常重要在真实项目中不建议“纯用一种架构”而是✅ 推荐组合RAG Plan Execute企业知识系统Multi-Agent Reflection内容生成Workflow Tool Agent业务系统Loop Agent轻量工具九、未来趋势Agent 系统正在向三个方向演进1. 从“单模型”到“系统化智能”LLM 不再是核心而是系统中的一个节点2. 从“生成式”到“可控执行式”DAG / Workflow 会成为主流工程形态3. 从“单 Agent”到“Agent Society”多个 Agent 形成“AI 社会协作系统”结语Agent 架构的本质不是“让模型更聪明”而是用工程方式约束大模型的不确定性让其变成可控系统