本文系统解析 Agent 的 ReAct、Plan、Execute、Reflection 四模式，揭示其核心为“下一步谁定”与“错了怎么发现”两大问题。ReAct 逐步决策，适合动态环境但易冗余；Plan 一次性规划，高效却惧变化；Execute 严格落地，需明确判据与失败策略；Reflection 事后校验，强化纠错闭环。四者协同：外层规划，执行中嵌入思考，每步后反思，连续失败才重规划，构建稳定

AI、机器学习、深度学习、生成式AI、大语言模型这五个概念不是并列的。AI是目标，机器学习是实现手段，深度学习是机器学习的一支，生成式AI和深度学习交叉，大语言模型落在交集里。文章顺着“人给的输入越来越少”这条线往下讲，重点标出边界和面试容易答错的地方，最后落到选型：看你的输入是规则、数据、描述，还是一句话。