前言

简单的 ReAct Agent 在处理复杂任务时容易"短视"和"跑偏"。本文将探讨如何通过 Plan-and-Execute 模式和 Self-Reflection 机制构建更强大的 Agent 架构。

简单 ReAct Agent 的局限

短视: 缺乏全局规划

TODO: 为什么 ReAct 难以处理多步骤任务?

易偏离目标

TODO: 执行过程中的目标漂移问题

Plan-and-Execute 模式

分离规划和执行

TODO: 先制定计划,再逐步执行

LangGraph 的设计哲学

TODO: 用状态机管理 Agent 工作流

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# TODO: LangGraph 代码示例
# 展示状态机和控制流

动态调整计划

TODO: 执行中如何修正计划?

Self-Reflection 机制

Agent 如何"反思"?

TODO: 自我评估和纠错

Reflection Prompt 设计

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# TODO: Reflection Prompt 示例

何时触发 Reflection?

TODO: Reflection 的时机选择

经典架构分析

BabyAGI

TODO: 任务分解和优先级管理

GPT-Engineer

TODO: 软件工程 Agent 的架构设计

Agentic Workflow vs Chatbot Workflow

本质差异

TODO: 深度对比两种工作流

架构图对比

TODO: 可视化展示

实战案例: 构建复杂 Agent

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# TODO: 完整的 Plan-and-Execute Agent 实现

小结

TODO: 总结复杂 Agent 架构的关键要素,预告下一篇 Multi-Agent 系统

系列文章:

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