这是一个非常核心的架构问题。答案并不是非黑即白的，而是取决于智能体的具体设计模式。

简单来说：

1. 在“标准思维链”中：步骤分解完全由大模型（LLM）动态生成。引擎只负责传递提示词。
2. 在“结构化智能体（如 ReAct/Planner）”中：步骤的框架和流程控制由智能体引擎硬编码定义，但每一步的具体内容和逻辑判断由大模型填充。

为了让你彻底理解，我们将通过两个具体的场景示例来对比这两种模式。

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模式一：标准思维链 (Standard CoT)

—— 步骤由大模型自主“想”出来

在这种模式下，智能体引擎非常“懒”，它只负责在 Prompt 里加一句“请一步步思考”，然后剩下的全交给大模型。引擎不知道中间有几步，也不知道每一步是什么，它只等待最终结果。

• 步骤来源：100% 大模型。
• 引擎角色：传声筒（只负责发送问题和接收答案）。

🟢 示例：解决数学应用题

用户提问：“罗杰有 5 个网球，买了 2 筒（每筒 3 个），送了朋友 4 个，剩几个？”

1. 智能体引擎的操作：
引擎只是简单地把问题和一个“魔法咒语”拼在一起，发送给大模型。

python

# 引擎代码逻辑
prompt = user_question + "\n让我们一步一步思考。"
response = llm.generate(prompt)
print(response)

2. 大模型的内部处理（步骤分解发生在这里）：
大模型接收到指令后，利用其训练数据中的逻辑能力，自主决定如何拆解问题。它可能决定分 3 步，也可能分 5 步。

• 模型自言自语（生成步骤）：
  • “第一步，我要先算买了多少个：2 乘以 3 等于 6。”（模型自己决定的步骤 1）
  • “第二步，我要算总数：5 加 6 等于 11。”（模型自己决定的步骤 2）
  • “第三步，我要减去送人的：11 减 4 等于 7。”（模型自己决定的步骤 3）
  • “答案是 7。”

3. 结果：
引擎直接拿到了一整段文本。引擎无法干预中间的步骤，如果模型第一步算错了，引擎也不知道，只能跟着错。

比喻：就像你问一个学生：“这道题怎么做？”学生自己在草稿纸上画图、列式子（步骤由学生自主决定），最后告诉你答案。老师（引擎）只看结果，不看过程。

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模式二：结构化智能体 (Structured Agent / ReAct / Planner)

—— 框架由引擎定，内容由模型填

在复杂的智能体系统中（例如需要调用搜索、代码解释器、数据库时），不能让模型自由发挥，否则它会胡乱调用工具。这时，智能体引擎会强行规定步骤的类型和循环逻辑。

• 步骤来源：混合模式。
  • 步骤的“骨架”（先思考、再行动、再观察）：由智能体引擎的代码硬编码定义。
  • 步骤的“血肉”（具体思考什么、调用哪个工具）：由大模型生成。
• 引擎角色：指挥官 + 监工（控制流程跳转，强制执行工具）。

🔵 示例：查询天气并计算温差

用户提问：“查一下北京和上海今天的最高温，算算温差是多少？”

1. 智能体引擎的操作（定义流程骨架）：
引擎启动一个 While 循环，强制规定必须遵循 Thought -> Action -> Observation 的流程。

python

# 引擎代码逻辑 (伪代码)
while not finished:
    # 1. 让模型思考下一步做什么
    thought = llm.generate(context + "请思考下一步该做什么？")
    
    # 2. 引擎解析模型的输出，提取动作
    action = parse_action(thought) 
    
    # 3. 【关键点】引擎强制执行动作，模型不能自己瞎编结果
    if action == "search_weather":
        observation = weather_api.get(city) # 引擎调用真实 API
    elif action == "calculate":
        observation = python_interpreter.run(code) # 引擎调用计算器
    
    # 4. 把结果喂回给模型，进入下一轮
    context.append(observation)

2. 交互过程（步骤分解是协作完成的）：

• 第 1 轮：

  • 引擎：要求模型输出 Thought 和 Action。
  • 大模型（填充内容）：Thought: “我需要先知道北京的气温。” -> Action: search_weather(Beijing)。
  • 引擎（接管控制）：看到模型想查天气，立刻拦截，调用真实的天气 API，得到“北京 25℃”。引擎把这个结果作为 Observation 存入上下文。
  • (注意：这里“查天气”这个步骤的执行权在引擎，模型不能直接编造气温)

• 第 2 轮：

  • 引擎：再次要求模型输出。
  • 大模型（填充内容）：Thought: “知道了北京是 25℃，现在我需要查上海的。” -> Action: search_weather(Shanghai)。
  • 引擎（接管控制）：调用 API，得到“上海 30℃”。

• 第 3 轮：

  • 引擎：再次要求模型输出。
  • 大模型（填充内容）：Thought: “现在我有两个数据了，需要计算温差。” -> Action: calculate(30-25)。
  • 引擎（接管控制）：调用计算器，得到“5”。

• 第 4 轮：

  • 大模型：Thought: “计算完成。” -> Final Answer: “温差是 5℃。”
  • 引擎：检测到结束标记，停止循环。

3. 结果：
步骤的流转顺序（查北京->查上海->计算->回答）是由模型的决策触发的，但步骤的执行边界和工具调用是由引擎严格锁定的。如果模型试图跳过查询直接编造气温，引擎会因为没有 API 返回值而报错，或者通过 Prompt 约束禁止模型编造。

比喻：就像工厂流水线。

• 工程师（引擎）规定了流程：必须先切割，再焊接，再质检（这是引擎定的骨架）。
• 工人（大模型）决定：这块钢板切多长、焊缝怎么焊（这是模型填的内容）。
• 如果工人想跳过焊接直接质检，工程师（引擎）会立刻拦住他，因为流水线程序不允许跳过这一步。

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三、深度对比总结表

表格

维度	标准思维链 (Standard CoT)	结构化智能体 (ReAct / Planner)
步骤分解者	大模型 (完全自主，想分几步分几步)	混合 (引擎定框架/类型，模型定具体内容)
可控性	低 (模型可能跑题、死循环、幻觉)	高 (引擎可强制中断、重试、限制工具)
外部交互	无 (模型只能靠内部知识瞎编或模拟)	强 (引擎负责真实调用 API/数据库)
适用场景	数学题、逻辑推理、写作、常识问答	自动化任务、搜索增强、复杂工作流、代码执行
错误处理	难处理 (一旦中间步错了，后面全错)	易处理 (引擎可捕获异常，让模型“反思”并重试)
代码复杂度	极低 (一行 Prompt)	高 (需要状态机、解析器、循环控制)

四、结论

• 如果你只是在聊天窗口里问大模型一道数学题，看到的“第一步、第二步...”完全是大模型自己生成的。
• 如果你在使用一个能帮你订票、查数据、写代码的AI 智能体（Agent），那么它的步骤分解是“大模型的大脑” + “智能体引擎的骨架”共同作用的结果：
  • 大模型负责“决策”（下一步该干嘛？）。
  • 智能体引擎负责“控场”（确保它按规矩干，并帮它真正把手伸出去干活）。

未来的趋势是两者结合：用大模型的灵活性来生成动态的计划（Planner），用智能体引擎的严谨性来验证和执行这些计划（Executor），从而实现既聪明又可靠的智能系统。