当大家第一次接触 Agent 时，几乎都会听到一个名字：

ReAct

Reason + Act。

边思考，边行动。

它确实是现代 Agent 的起点。

但如果你做过真实系统，很快就会发现：

ReAct 只是开始，而不是终点。

真正成熟的 Agent 架构，远比一个“思考 + 行动”循环复杂。

今天我们从架构演进的角度，讲清楚这条路径。

 

一、第一阶段：线性工作流（Workflow Agent）

最早的“Agent”其实只是：

检索 → 生成 → 总结 → 输出

它的特点：

固定步骤

无动态决策

无循环

这更像自动化脚本。

优点是简单、可控。

缺点是遇到复杂任务就崩。

 

二、第二阶段：ReAct —— 决策循环的诞生

ReAct 的结构是：

Thought → Action → Observation → ...

核心变化只有一个：

引入“决策循环”。

它让模型可以：

根据结果调整下一步

多次尝试

探索未知信息

这一步非常关键。

因为从这里开始：

Agent 不再是流水线，而是探索系统。

但问题也随之出现：

决策不稳定

容易重复调用工具

行动精度不足

于是演进继续。

 

三、第三阶段：执行强化 —— CodeAct

当任务涉及：

数据处理

数学计算

API 编排

多步骤逻辑

自然语言行动开始显得模糊。

于是出现了 CodeAct 思路：

用代码作为“行动语言”。

相比 ReAct：

ReAct 决定“做什么”

CodeAct 精确描述“怎么做”

这一步的意义是：

把执行从模糊语言，变成确定程序。

Agent 开始具备更强的结构化能力。

 

四、第四阶段：结果优化 —— Self-Reflection

当行动能力具备后，又出现一个问题：

输出质量波动很大。

于是引入：

Self-Reflection

Critic 模块

自我批判与重生成

它的核心不是行动，而是：

复盘。

这让 Agent 从：

会做事
进化为----会检查自己的事。

 

五、第五阶段：引入记忆 —— 长期状态系统

当任务跨轮次时：

只靠当前上下文不够

需要历史经验

于是引入：

长期记忆

向量数据库

经验日志

这一步让 Agent 不再“健忘”。

但注意：

这仍然不是模型进化，而是系统能力增强。

 

六、第六阶段：多 Agent 协作

当单一 Agent 复杂度爆炸时：

规划者

执行者

评审者

开始分角色协作。

架构从：

单循环

进化为

多角色系统。

此时系统更像一个组织，而不是单个智能体。

 

七、你会发现一条清晰的演进路线

从最初的：

固定流程

到：

决策循环

再到：

精确执行

自我复盘

长期记忆

多角色协作

Agent 的演进，本质上是：

从“脚本”，到“系统”。

 

八、误区

很多人看到这些演进，会以为：

Agent 在自动进化。

实际上发生的是：

架构在升级

控制逻辑在增强

模块在叠加

而模型参数大多数时候没有变。

真正的“智能提升”，更多来自：

更好的结构设计

更清晰的角色分工

更合理的记忆机制

而不是模型自己长大。

 

九、总结

你可以把 Agent 架构的演进理解为：

第一阶段：会说话

第二阶段：会行动

第三阶段：会精确执行

第四阶段：会复盘

第五阶段：会记住

第六阶段：会协作

ReAct 只是那个让它“动起来”的起点。

 

最后，

ReAct 让 Agent 走出第一步，但真正的架构成熟，来自循环、执行、记忆与协作的叠加。