2024年我们还在讨论"LLM能做什么"，2026年问题已经变成"Agent该怎么搭"。架构决定了Agent的能力上限，选错架构，再强的模型也白搭。
四大核心模块
一个完整的Agent系统由四个模块构成，缺一不可：
- LLM核心：大脑，负责理解意图、推理决策、生成输出。它不是Agent本身，只是Agent的引擎。
- Tools（工具）：手和脚，让Agent能搜索、计算、调用API、操作文件。没有工具的Agent就是个聊天机器人。
- Memory（记忆）：短期记忆是对话上下文，长期记忆是向量数据库或外部存储。没有记忆，Agent每次对话都是失忆状态。
- Planning（规划）：将复杂任务拆解为可执行步骤的能力。这是Agent区别于简单问答的关键——它能制定计划、执行计划、根据反馈调整计划。
这四个模块的关系很清晰：Planning决定做什么，LLM负责怎么想，Tools负责怎么做，Memory负责记住做过什么。
ReAct：推理与行动的交替循环
ReAct（Reasoning + Acting）是目前最主流的Agent执行模式，核心思想极简：
- Thought：模型先推理当前状态，决定下一步该做什么
- Action：调用一个工具执行操作
- Observation：获取工具返回的结果
- 回到第1步，直到任务完成
这个循环的精妙之处在于：每一步行动都有推理支撑，每一次推理都基于真实观察。它避免了纯推理的"幻想"问题，也避免了盲目行动的浪费。实际工程中，ReAct几乎是所有Agent框架的默认模式——LangChain、AutoGPT、OpenAI Assistants API，底层逻辑都是它。
架构全景：信息流怎么走
用一句话描述Agent的信息流：
用户请求 → Agent（LLM + Planning） → 工具调用 → 外部环境（API/DB/Web）
↑ |
└──────────── 结果返回 + Memory更新 ←──────────┘
用户发出请求，Agent的Planning模块将任务拆解，LLM逐步推理并选择合适的Tool执行，Tool与外部环境交互后返回结果，Agent根据结果决定是继续执行下一步还是返回最终答案。整个过程中Memory持续更新，为后续决策提供上下文。
单Agent vs 多Agent：什么时候该上多Agent
单Agent适合任务边界清晰、工具数量有限的场景。一个Agent配10-20个工具，覆盖一个垂直领域，够用且简单。
多Agent适合以下场景：
- 工具太多（50+），单Agent选择困难
- 任务需要不同"专业角色"协作（研究、写作、审核）
- 需要并行处理多个子任务
多Agent架构有几种常见变种：
| 模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Router Agent | 一个路由Agent将请求分发给专业Agent | 客服系统、多领域问答 |
| Supervisor Agent | 一个监督Agent协调多个Worker Agent | 复杂项目管理、多步骤工作流 |
| Hierarchical | 多层级Agent树，逐级分解任务 | 企业级复杂流程 |
| Peer-to-Peer | Agent之间平等协作，无中心节点 | 去中心化场景 |
我的观点：先从单Agent开始，遇到瓶颈再拆。过早引入多Agent会带来通信开销、状态同步、错误传播等一系列工程问题。多Agent不是银弹，是在单Agent确实不够用时的解决方案。
工程实践中的关键取舍
架构选型之外，还有几个工程层面的决策：
- 同步 vs 异步：简单任务同步等待，复杂任务异步执行+回调通知
- 确定性 vs 灵活性：工作流引擎（如Dify）提供确定性，纯Agent提供灵活性，实际项目往往需要混合
- 成本控制：每一步推理都消耗Token，Planning阶段用强模型，执行阶段可以用轻量模型
Agent架构不是一成不变的。2025年的最佳实践可能在2026年就被新范式替代。但核心原则不变：让LLM专注于推理，让工具负责执行，让记忆提供上下文，让规划驱动全局。