AI Agent 五大设计模式完整解析

1. RAG 检索增强生成

流程：用户提问→Query解析→数据源向量化存入向量库→检索相关文本作为上下文注入大模型→生成回答
核心：解决大模型知识滞后、私有数据无法读取，仅做资料检索，无自主工具规划能力。
适用：企业知识库、文档问答、静态资料查询场景。

2. 单智能体 AI Agent

流程：用户提问→语义理解→智能体自主判断→调用外部工具/API/系统
核心：具备基础工具调用能力，单一个体完成检索、接口读写、文件操作。
适用：简单自动化任务、单工具调度场景。

3. Multi-Agent RAG 多智能体检索增强

流程：用户提问→路由智能体分发任务→多个专业检索Agent并行查不同数据源→汇总全部资料送入大模型输出答案
核心：分工检索，多知识库并行查询，解决单一检索范围受限问题。
适用：多业务库、多文档分区、海量分库私有知识体系。

4. Plan-and-Execute 规划执行模式

流程：用户输入→任务理解→智能体拆解分步计划→按步骤循环执行，直至全部流程完成→汇总结果输出
核心：先全局拆解完整方案，再有序分步落地，长流程任务标准化。
适用：复杂多步骤业务、项目流程、多环节落地类需求。

5. ReAct 推理行动循环模式

流程：思考Reasoning → 执行行动Action → 观测Observation获取反馈 → 循环迭代优化，最后总结输出
核心：边思考边行动，实时根据工具返回结果修正思路，具备自我纠错能力。
适用：开放复杂问题、未知条件探索、需要反复试错的调研类任务。

模式选型速记

- 纯文档问答 → RAG
- 简单工具自动执行 → 单体Agent
- 多库并行查资料 → Multi-Agent RAG
- 固定长流程分步干活 → Plan-and-Execute
- 开放探索、动态纠错任务 → ReAct

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