在构建 AI Agent（智能体）时，我们最常遇到的痛点就是：如何让模型既聪明又快速？

早期的 Agent 像一个反应敏捷但做事没计划的实习生（ReAct），后来的 Agent 学会了写计划书（Plan-and-Execute），而现在的 Agent 已经进化成了能多线程并发工作的“超级项目经理”（LLMCompiler）。

今天，我们通过一张对比图，来彻底理清目前主流的四种 Agent 架构及其演进逻辑。

1. ReAct：边想边做的“直觉派”

ReAct (Reasoning + Acting) 是 Agent 领域的鼻祖级范式。

• 工作模式：思考 -> 行动 -> 观察 -> 再思考。就像人走路一样，走一步看一步。
• 优点：非常灵活。如果环境发生变化，它能立刻感知并调整下一步行动。
• 缺点：慢且贵。因为它是严格串行的，必须等上一步工具返回结果才能进行下一步推理。而且每一步推理都要消耗大量 Token 来维持上下文。
• 评价：适合简单任务，但在处理复杂长链路任务时，容易陷入死循环或耗时过长。

2. Plan-and-Execute：谋定后动的“规划派”

为了解决 ReAct “走一步看一步”的短视问题，Plan-and-Execute 架构应运而生。

• 工作模式：
  1. Planner（规划器）：先制定一个完整的任务清单。
  2. Executor（执行器）：按部就班地执行清单。
  3. Replanner（重规划器）：如果执行受阻，重新调整计划。
• 优点：逻辑清晰，目标感强。引入“重规划”机制后，具备了不错的容错能力（即图中的“做了还能改”）。
• 缺点：虽然有了计划，但执行过程往往还是串行的。如果任务 A 和任务 B 互不相关，它依然会傻傻地等 A 做完再做 B。

3. ReWOO：极致省流的“盲狙派”

ReWOO (Reasoning WithOut Observation) 是一个非常有意思的变体，它试图解决 Token 消耗过大的问题。

• 工作模式：它在规划时，不等待工具的实际返回结果，而是用变量（如 #E1）代替。它假设工具一定能成功，一口气把所有步骤规划完，最后再统一执行。
• 优点：极其省钱（Token 消耗降低约 5 倍），执行速度快，因为它减少了模型反复阅读工具输出结果的次数。
• 缺点：太“轴”了。因为它在规划时看不到结果，一旦中间某个环节出错，或者结果不符合预期，整个计划就会崩塌。它缺乏动态调整的能力。

4. LLMCompiler：并行处理的“终极形态”

为了打破串行的速度限制，LLMCompiler 引入了计算机编译原理中的 DAG（有向无环图）概念。

• 工作模式：它像编译器一样分析任务之间的依赖关系。
  • 任务 B 依赖任务 A 的结果？-> 串行执行。
  • 任务 C 和任务 D 没关系？-> 并行执行！
• 优点：速度极快（提速可达 3.6 倍）。它榨干了每一毫秒的等待时间，实现了真正的并发处理。同时保留了动态获取数据的能力。
• 评价：这是目前处理复杂、大规模任务的最优解，代表了 Agent 架构的高阶方向。

总结：如何选择？

这张架构图告诉我们，没有绝对完美的架构，只有最适合场景的架构：

• 如果你的任务很简单，只要灵活，选 ReAct。
• 如果你需要稳健，允许一定的耗时，选 Plan-and-Execute。
• 如果你的预算有限，且工具调用很稳定，选 ReWOO。
• 如果你追求极致性能，任务复杂且量大，LLMCompiler 是不二之选。

Agent 的进化之路，本质上就是从“模拟人类直觉”向“模拟计算机系统高效调度”转变的过程。未来，随着多模态和更长上下文窗口的出现，我们或许会看到更惊人的架构诞生。