文章摘要：架构选型不是追逐新名词，而是判断任务中有多少不确定性、状态和风险必须交给模型。本文用最小代码、决策树、调用量级和真实演进路径，选择 ReAct、Workflow、Graph 或 Multi-Agent。所属系列：ReAct 与 Agent Loop 工程（6/6）很多 Agent 项目一上来就画出五六个角色：规划 Agent、搜索 Agent、分析 Agent、写作 Agent、审查 A

文章摘要：ReAct 擅长根据局部反馈选择下一步，却容易在长任务里漏项、重复搜索和过早总结。本文只讲 Plan-and-Execute：如何把计划变成结构化状态，并让预算、执行、审查、并行和重规划真正进入运行时。所属系列：ReAct 与 Agent Loop 工程（3/6）上一篇的 Harness 管一次 Agent 运行内部的预算、重试、审批和副作用。本篇再向外一层：Plan-and-Execu

文章摘要：ReAct 擅长根据局部反馈选择下一步，却容易在长任务里漏项、重复搜索和过早总结。本文只讲 Plan-and-Execute：如何把计划变成结构化状态，并让预算、执行、审查、并行和重规划真正进入运行时。所属系列：ReAct 与 Agent Loop 工程（3/6）上一篇的 Harness 管一次 Agent 运行内部的预算、重试、审批和副作用。本篇再向外一层：Plan-and-Execu

契约应该由消费者定义，因为消费者最清楚自己需要什么。它要小、稳定、面向业务语言，不能把messages等供应商概念泄漏到业务服务。Python 中，优先使用Protocol表达这种能力：​​​​"""外部模型失败的统一业务错误。"""​​"""业务只要求：根据输入返回未信任的诊断候选。"""​...Protocol是结构化类型：一个类不必显式继承它，只要实现了兼容的diagnose方法，就可被类型

这套方案最终形成了四层分工：mem0 负责事实抽取和记忆生命周期，Milvus 负责向量候选召回，Rerank 负责相关性精排，Neo4j 负责有明确关系价值的结构化记忆；LangGraph 则把读取、回答和后台写入串进客服工作流。真正影响稳定性的往往不是配置文件里的 provider 名称，而是边界处理：批量 Embedding 的格式与维度、并发首请求的初始化竞争、Rerank 结果与原对象的