LLM驱动的Agent的常见设计模式有多种，每种模式在落地方式上差异较大，适用于不同的任务场景。

Chain of Thought

Chain of Thought模式强调模型思维链的显性表达，通过一步步推理，将中间结果和思考过程显式展现，适合复杂推理、数学题或逻辑拆解类任务。这种模式输出的不确定性较高，依赖LLM本身的推理能力和表达准确性。

ReAct

ReAct结合了“推理”与“行动”，模型在每步不仅生成思路，还能执行动作（如调用工具、查询知识库），形成推理-行动闭环。主要用于需要外部交互的场景，例如信息检索和多轮问答。与Chain of Thought相比，ReAct模式强调行动执行和场景互动，更适合Agent工具化落地。

Plan-and-Execute

Plan-and-Execute模式将任务拆解为“任务规划（Plan）”与“逐步执行（Execute）”两阶段。模型先输出计划，再依据计划逐步调用各类工具或Agent完成子任务。这种方法结构化程度高、可控性强，适用于多步复杂任务。例如表格分析、网页自动浏览等。

Multi-Agent

Multi-Agent模式是由多个Agent协作，各自专注于不同的子任务或能力，通过消息、接口或黑板机制通信。这种方式适合系统规模较大、需要多模块协同的场景，但设计复杂度和维护成本也更高。落地时常见于自动化办公、企业流程、分布式问题求解等。

Tree of Thoughts

Tree of Thoughts（ToT）是一种将推理过程扩展为树状结构的方法，允许模型同时探索多条推理路径，每条路径由一系列中间思维（thought）组成。模型可以在推理树中分支、回溯、剪枝，从而尝试多种思路，最终找到最优答案。相比链式推理（CoT），ToT更适合需要全局规划和复杂探索的难题，常用于数理逻辑题、策略推理等

Reflexion / Iterative Refinement

Reflexion模式（也称Iterative Refinement、自我反思）侧重于模型自评、自我优化。Agent在初步生成答案后，会对自己的输出进行批判性反思，并根据反馈不断修正答案，直到满足任务标准或达到迭代极限。这一模式提升了输出的准确性和一致性，非常适用于文本生成、代码编写以及需要自我纠错的场景。典型方法包括Reflexion和Self-Refine等实现

Role-playing Agents

Role-playing Agents指的是赋予Agent具体身份或人格，进行情境化或生动的模拟交互。这类Agent可以模仿历史、虚构或现实人物，或与用户扮演特定社会角色，在对话、教育、娱乐、个性化服务等领域表现出更强的沉浸感和互动性。此模式依赖角色资料、行为规范及适应性反馈机制，近年来在虚拟陪伴、教育助手等方向蓬勃发展.

对比表

每种模式落地方式、优势和应用场景均有显著差异，实际选择应基于具体问题与系统需求。

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