引言
如今人人都在谈论 AI Agent，但你知道它们到底是怎么构建的吗？本文将拆解 7 种最主流的 Agent 架构，从简单入门级到企业级方案。读完你会知道哪种架构最适合你的具体场景。
开篇核心要点
- Agent 架构没有通用标准——选择完全取决于你的场景有多复杂、你需要多少控制力。
- 整体演进路径：单 Agent → 多 Agent 协作 → 图驱动工作流。
- 如果你在构建 AI 编码工具或技能系统，Router + Skill 架构是当前最佳实践。
1. 单 Agent 架构
最简单的架构，一个大语言模型（LLM）包揽一切。
工作原理
用户输入 → LLM 思考 → 调用工具 → 输出结果。
优势
- 简单易实现
- 成本低
- 适用于基础任务（如 ChatGPT）
不足
- 复杂任务力不从心：LLM 容易"思考爆炸"
- 同时处理多个任务时上下文污染严重
- 不适合多步骤或长时间运行的工作流
最适合
简单任务快速验证、个人助手、基础聊天机器人。
2. ReAct 架构
推理 + 行动（Reason + Act）的缩写，经典的 Agent 范式。
工作原理
遵循一个循环：
- 思考：分析问题，产生想法
- 行动：选择并调用合适的工具
- 观察：获取工具返回结果
- 重复：根据结果调整思考，直到任务完成
优势
- 思维链推理能力强
- 可解释性高（能看清每一步过程）
- 有效处理多步骤任务
不足
- Token 消耗高
- 不稳定，容易跑偏
- 不适合大规模工程系统
最适合
探索性任务、复杂问题求解、研究场景。
3. Plan & Execute 架构
更偏工程的架构，将规划与执行分离。
工作原理
- 规划："规划器"生成完整的分步计划
- 执行："执行器"按步骤逐一执行
优势
- 稳定性高
- 代码生成、项目自动化和长任务表现出色
- 工作流可预测
不足
- 初始计划如果出错，整个任务失败
- 灵活性不如 ReAct
最适合
代码生成、项目自动化、长时间运行的工作流。
4. 多 Agent 架构
多个 Agent 协作，每个有特定角色。
工作原理
编排器协调任务并分配给专业化 Agent：
- 规划器：拆解任务
- 编码器：编写和测试代码
- 审查器：检查和验证结果
- 工具 Agent：调用外部工具
优势
- 任务分工清晰
- 减少上下文污染
- 高度可扩展
不足
- 开发和维护成本高
- Agent 间协调复杂
最适合
团队协作、复杂项目、企业级应用。
5. Router + Skill 架构
个人推荐。核心理念：不要让模型"思考"——让它"选择"。
工作原理
- 意图路由器：识别用户意图
- 路由器：将请求导向对应的 Skill
- Skill：每个 Skill 是自包含的能力单元，有自己的逻辑和知识
优势
- 极其稳定
- 企业级可控性
- 可缓存（高性能）
- 易于评估成功率
不足
- Skill 设计成本高
- 可能存在意图匹配冲突
最适合
AI 编码工具、技能系统、需要高可靠性的场景。
6. 黑板架构
多个 Agent 共享一块"黑板"（共享状态）协同工作。
工作原理
- 所有 Agent 可读写共享黑板
- 执行由共享状态的变化驱动
- Agent 通过更新和响应黑板来协作
优势
- 复杂协作场景表现出色
- 支持动态任务分配
不足
- 状态管理复杂
- 出问题时难以调试
最适合
复杂协作场景、工作流引擎、分布式系统。
7. Graph/Workflow 架构
主流企业级架构，基于有向无环图（DAG）。
工作原理
- 工作流以 DAG 形式编排
- 支持条件分支和并行执行
- 任务可追踪、调试和重试
常用工具
- LangGraph
- Temporal
- Airflow
- n8n
- Prefect
优势
- 企业级稳定性
- 调试友好
- 支持长时间运行的工作流
- 适合生产环境
不足
- 学习曲线较陡
- 搭建和维护更复杂
最适合
企业级流程自动化、生产环境。
推荐演进路径
你不需要一步跳到最复杂的架构。根据需求按以下路径演进：
- 单 Agent：简单任务快速验证
- ReAct：多步骤探索
- Plan & Execute：工程化落地
- 多 Agent：协作执行
- Router + Skill：精准技能系统
- 黑板架构：共享状态管理
- Graph/Workflow：企业级生产
最后的话
没有"最好"的架构——只有最适合你场景的架构。根据任务复杂度、对控制力的需求以及长期目标来选择。
常见问题
新手应该从哪个架构开始？
从单 Agent开始理解基本循环（输入→思考→工具→输出）。熟练后过渡到ReAct体验多步骤推理。大多数新手在个人项目上永远不需要超越 ReAct + Plan & Execute。跳到多 Agent 和 Graph/Workflow 是工程决策，不是学习里程碑——只有当单个 Agent 无法处理任务复杂度或需要生产级可靠性和可追溯性时才需要。
为什么 Router + Skill 是当前编码工具的最佳实践？
因为它解决了 Agent 编码最大的问题：不可预测性。在 ReAct 或 Plan & Execute 架构中，模型在每一步决定做什么——这意味着它可能做出有创意但错误的决定。Router + Skill 翻转了这一点：模型不再思考"我怎么解决这个问题？"，而是思考"哪个预置 Skill 能解决这个问题？"每个 Skill 是经过测试的确定性工作流。模型的角色变成了分类（匹配意图到 Skill），而非生成（临时发明方案）。对于正确性比创意更重要的生产级编码工具，这大大提高了可靠性。
多 Agent 和 Graph/Workflow 架构有什么区别？
多 Agent 关注谁来做——多个专业化 Agent 协作。Graph/Workflow 关注怎么做——任务以 DAG 形式编排，支持条件分支、并行执行和重试逻辑。它们不互斥：你可以有一个 Graph/Workflow 来编排多个 Agent。把多 Agent 理解为团队结构，Graph/Workflow 理解为项目管理方法论。企业系统通常两者都用：Graph/Workflow 管整体流程，专业化 Agent 处理图中各个节点。
什么时候不该用 Agent 架构？
当一个简单的 API 调用或脚本就能搞定的时候。Agent 架构会增加延迟、成本和复杂度。如果你的任务是确定性的（如"把这张图片缩放到 800px"或"把这段文字翻译成法语"），直接函数调用更快、更便宜、更可靠。Agent 的甜蜜点是带模糊性的任务："审查这个 PR 并建议改进"或"研究这个主题并写一份摘要"。一个实用判断标准：如果你能把逻辑画成流程图上没有任何"看情况"分支，那你大概率不需要 Agent。