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【AI大模型】拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式，零基础小白收藏这一篇就够了！！

news 2025/8/6 2:23:23

前言

大语言模型（LLM）驱动的 AI 智能体，特别是在借助Tools（工具）来完成复杂任务执行的过程中展现出了巨大的潜力。然而，让智能体能够合理规划任务步骤与执行、避免盲目行动是确保其高效可靠完成目标的关键。本篇将探讨多种 AI 智能体的任务规划与执行模式。包括：

ReAct：思考-行动交替的动态规划执行
Plan-and-Execute：先规划后调整
静态Workflow：预设流程图式的执行
Workflow+局部智能：兼顾确定性与智能化
模块化的分层规划：化大为小逐层细化
模式对比与优化方法

01、ReAct：思考-行动交替的动态规划执行

这可能是大家最熟悉的一种规划执行方法：

【AI大模型】拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式，零基础小白收藏这一篇就够了！！_#AI大模型

这种模式下智能体每一步都是先推理，再行动的模式。智能体循环执行：先思考当前状态与目标，生成下一步的想法（Thought，比如调用哪个工具）；根据想法执行操作（Action，通常是调用工具）；获得操作反馈并纳入下一轮思考（Observation），如此循环直到任务完成。这种“边思考、边行动”的交替循环，使模型能够一步步探索任务，不断校正方向。如果用伪代码来表示：

observation = initial_inputhistory = []while True:    # 将当前观测和历史对话传给LLM，请求下一步思考和行动    thought, action, action_input = llm_agent.decide(observation, history)    if action == "Finish":        # 结束: 输出最后的结果或答案        print("Final Answer:", thought)        break    # 否则执行所需的工具操作    result = execute_tool(action, action_input)    # 将结果作为新的环境反馈    observation = result    history.append((thought, action, result))

实际应用中，ReAct是几乎所有平台与框架都会支持的模式，通常无需自行实现。

【优点】

ReAct将推理过程显性地记录下来，提升了模型的可信度和人类可解释性。
相比直接让模型一蹴而就给出答案，ReAct 通过逐步推理有效降低了幻觉率。
由于每一步只需考虑当前子问题，ReAct 响应速度较快，成本也较低。

【缺点】

因为一次只规划一步，缺乏全局规划，有时会使智能体短视，模型可能会在局部反复横跳，重复思路。在没有外部干预时，ReAct 智能体可能一直执行下去却偏离用户期望，无法适时收敛结果以完成任务。

【适用场景】

ReAct 模式适用于相对中等复杂度的任务，尤其当任务步骤需根据中间结果动态调整时（如某个任务需要根据查询资料来决定给后续）；如果任务流程无法提前确定或需要频繁工具调用，ReAct 能提供较好的灵活性和实时反应能力。

02、Plan-and-Execute：先规划后调整

Plan-and-Execute模式要求智能体在行动之前，先生成一个较完整的计划。也就是将任务拆解成子任务清单，然后逐一执行。

【AI大模型】拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式，零基础小白收藏这一篇就够了！！_#大模型入门_02

这个过程通常分为两个阶段：

规划阶段（Planning）：分析任务目标，将其拆分为更小的步骤，形成一个有序的执行计划。规划可以由LLM根据任务要求输出一个步骤列表（Step 1-N），也可以结合工具或模板约束来确保计划的结构更完整。
执行阶段（Execution）：按照计划顺序逐个执行各个步骤，并处理每步的结果。在执行过程中，智能体可以根据实际执行情况动态调整计划（Refine），比如某一步如果结果不如预期，则可以修改后续步骤或重新规划。

如果用伪代码表示这个过程：

# 规划阶段plan = planner_llm.generate_plan(task)  # 示例：["Step1: {...}", "Step2: {...}", "Step3: {...}"]# 执行阶段for step in plan:    result = execute_call(step.tool,step.tool_input)    # 如果失败，或者达到某个条件（比如每执行n步），做计划调整    plan = planner_llm.refine_plan(task, completed_steps=step, observation=result)

模式的实现可以借助工作流自行实现，部分框架也会提供封装的工具。

【优点】

预先规划赋予智能体一个全局视野，****有助于提升复杂任务的准确率和完备性，特别是对于多工具、多步骤的复杂场景，能更好地分配步骤、协调顺序。
流程更可控 — 可以审查或调整生成的计划，从而对最终执行有一定把控。一些测试证明在复杂任务中Plan-and-Execute 模式准确率要高于ReAct。
可以实现可视化的任务执行过程 — 有助于提升用户体验。

【缺点】

开销更大：需要先额外一次（或多次）LLM调用来规划，再逐步执行，整体响应速度比ReAct慢，token消耗也更高（有测试结果表明上升约50%）。
如果初始计划不佳，执行阶段可能走弯路甚至失败。虽然可以动态调整，但调整本身又需要额外逻辑和模型交互。

【适用场景】

适合较复杂的多步骤任务，尤其是可以在一定程度上预见步骤的场景 。例如数据分析任务可以先规划“获取数据->清洗->分析->可视化”的步骤。
当正确性比速度更重要时，Plan-and-Execute 是值得选择的策略。

03、静态Workflow：预设流程图式的执行

静态工作流（Static Workflow）方式则几乎不让智能体自主决定流程，而是由开发者根据对任务的理解，将任务拆分成****固定流程的子任务，并把这些子任务串起来执行。某些子任务可能由LLM完成（例如生成一段文字），但LLM在此不决定下一步做什么 — 下一步已经在程序固化。

也就是说，智能体遵循一个事先画好的脚本/流程图来执行，没有决策自由度：

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注意这里仅指静态Workflow，因为ReAct Agent/Plan-and-Execute Agent也都可以用Workflow来实现。

比如一个顺序的Workflow（伪代码）：

def static_workflow(user_request):    outline = llm_call(f"根据主题'{user_request}'生成文章提纲：")    draft = llm_call(f"根据提纲填充内容：{outline}")    corrected = grammar_check_api(draft)    final = llm_call(f"润色修改此文本：{corrected}")    return final

Workflow的实现可以借助很多支持Workflow编排的框架来完成，比如LangGraph、LlamaIndex Workflow等低层框架，或Dify、FastGPT这样低代码平台。

【优点】

静态工作流最大的优点是确定性和可控性。所有步骤由开发者掌控，因而系统行为**可预测、易测试，**避免了让LLM自己规划可能带来的不确定性。从工程角度看，这种方式更像传统软件开发，调试和监控相对简单。
静态流程通常执行速度更快、成本更低，因为不需要额外的决策推理步骤。每个LLM调用都有明确目的，减少了无效对话。

【缺点】

最大缺点是缺乏灵活性，智能化不足。

一旦预设流程无法完全匹配实际任务需求，Agent 就会表现不佳甚至失败。
不具有通用智能，只能覆盖开发者想到的那些路径。特别对于未知领域或复杂任务，开发者往往难以提前设计出完善的流程图。
如果业务流程发生变化，通常需要进行应用的调整或升级，成本较高，不如让智能体自主学习来得方便。

【适用场景】

静态工作流适合规则明确、变化少的任务。比如企业中的表单处理、固定报表生成、数据转换管道等。特别在企业场景下，如果业务流程高度重复且标准化，静态工作流能提供稳健的自动化方案，不必担心AI“越俎代庖”引入不确定性和风险。

04、静态Workflow+局部智能：兼顾确定性与智能化

一种折衷的思路是将静态规划与智能体局部决策相结合。在整体上采用固定流程，但在特定步骤上授予智能体一定的自主规划或推理权限。设计主流程时，识别出其中具有不确定性或需要动态决策的步骤，交给LLM智能体以子任务的形式在内部自行规划或调用工具，完成后，流程继续按照预定顺序执行后续步骤。换言之，大的流程图是固定的，只有某些节点是“智能节点”，里面运行一个受控的Agent子流程。

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这种模式的实现与静态Workflow是一样的，只是在某些节点用独立Agent替代。例如，一个智能客户咨询的Agent的混合流程：

# 静态步骤1category = classify_question(user_query)if category == "technical":    # 局部智能步骤2：调用子智能体解决技术问题    solution = tech_agent.solve(user_query)else:    solution = lookup_standard_answer(user_query)
# 静态步骤3response = format_answer(solution, user_query)send_to_user(response)

这里子智能体 tech_agent.solve 内部或许就是一个小型ReAct Agent。

【优点】

这种模式最大优点是兼顾可控性与灵活性。

与全自主Agent相比，整体行为更可控，因为智能部分被限制在局部范围内，不会干涉整个流程结构。
相比纯静态流程，又具备了一定灵活应变能力——至少在那些标记出的复杂环节上，智能体可以随机应变。

开发者可以逐步引入智能节点：从全静态开始逐步引入智能环节。

【缺点】

增加系统复杂度，既要开发静态逻辑又要集成Agent。如何划分哪些步骤静态哪些智能并无定式，依赖开发者对任务的理解和持续调整。
局部智能体的表现仍然可能不稳定，如果智能节点过多，可控性也会相应下降。

【适用场景】

混合法适用于流程较固定但存在关键智能决策点的任务场景。又或者一些长流程的子任务****本身是复杂AI问题（如代码生成、数据分析），就特别适合拆出来让智能体发挥。实际项目中可以采用“静态框架 + 智能插件”的思路：框架提供流程壳子，插件（Agent）完成具体智能任务。

05、模块化的分层规划：化大为小逐层细化

对一些复杂场景，我们可以构建多个智能体形成一个层次化结构：由“高层”Agent负责宏观规划和决策，“低层”Agent执行具体子任务，各司其职又互相配合。这种模式最具代表性的就是Supervisor模式的多智能体系统。

分层规划包含至少两个层级：

高层Agent（规划者/经理）：面向最终目标，制定子任务或子目标清单，分配给低层Agent。高层Agent关注全局进展，可能不直接与环境交互，而是通过检查下级完成情况来决定接下来做什么。
低层Agent（执行者/员工）：接收高层指派的具体子任务，在其自己能力范围内完成。低层Agent可能本身用ReAct或其他模式来解决子任务，然后将结果汇报给高层。

这种架构下，高层和低层可以都是LLM实例，扮演不同角色进行**多轮协作：**高层发号施令，低层报告结果，循环往复直到任务完成。

【AI大模型】拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式，零基础小白收藏这一篇就够了！！_#人工智能_06

这种模式常借助多智能体系统的开发框架来完成。比如LangGraph、AutoGen、CrewAI等。

【优点】

充分利用了职责分离的思想，每个Agent专注于其擅长的层面，提高效率和效果。高层Agent擅长宏观计划，确保不偏离大方向；低层Agent专注微观执行，可以投入更多细节推理（团队协作胜过一人包办）。
在需要使用大量工具完成复杂任务的场景下，通过这种分治的模式可以大问题转小问题，降低单一智能体的决策复杂度。而对于上层任务规划，只需在低层Agent的“黑盒”接口层面做规划和调度，决策空间与推理复杂度大大减小:
多子任务并行处理，提高速度（比如高层把任务分给两个低层Agent同时做不同部分）。
某个子任务失败可以局部重新规划与执行，提高健壮性。

【缺点】