对比：3种Single-Agent推理范式与4种Multi-Agent协作模式
Agent的构建范式多种多样，本文将系统梳理其中最主流的几种。从单Agent到多Agent架构，各自拥有典型模式与适用场景，掌握这些差异，能显著提升项目落地的效率与成功率。
Single-Agent：三种广泛采用的推理范式
先通过下方PPT截图获取整体概览，后续将逐一详细解析。
1. ReAct：推理驱动行动
ReAct是当前最通用的范式，其核心在于每一步根据当前状态做出动态决策，执行结果直接反馈到后续步骤。类比敏捷开发流程：模型接收任务后先进行逻辑推理，选定合适工具执行，根据返回数据判定下一步动作，循环迭代直至生成最终输出。 适用场景：需求相对明确，任务步骤灵活多变，工具调用链较短的场景。2. Plan-and-Execute：规划先行，执行跟进
顾名思义，给定任务后先由大模型生成完整的待办清单，再按清单逐步执行。这类似瀑布开发模式：全局规划在先，具体执行在后。 不过，执行中若出现偏离，允许触发“Replan”机制，重新调整任务清单后继续推进。子任务既可串行也可并行执行，具体依模型初期规划而定。 适用场景：流程较长且子任务间依赖关系紧密的场景。3. Reflection Loop：自我反思与纠错机制
无论采用ReAct还是Plan-and-Execute，强烈建议集成此纠错机制，它直接影响最终输出质量。核心逻辑：Agent输出后先执行质量评估，若不达标则将反馈信息回传重新生成，反复迭代直至达标或达到设定的最大重试次数（防止死循环）。 适用场景：对输出质量有严格要求的任务，特别是涉及格式规范或高精度需求的场景，此机制几乎是标配。Multi-Agent：四种典型协作模式
坦率而言，80%的企业Agent场景单Agent即可胜任。仅当单个Agent职责复杂到即使精心编写System Prompt仍无法清晰定义时，才需拆分为多Agent架构。先浏览下方PPT截图建立整体概念。
1. Orchestrator-Worker：中央调度协作
Orchestrator Agent作为调度中枢，承担任务理解、计划制定、子任务分配至各Worker Agent的职责。各Worker完成后汇报结果，由Orchestrator统一聚合输出。 适用场景：任务可清晰拆分为若干独立子任务，且最终输出需统一质量控制。 风险点：Orchestrator为单点故障，若其误解任务，所有Worker的工作将全部无效。2. Supervisor：监督式协作
即由Supervisor（监督者）监控下属Sub Agent的工作，若质量不达标则要求返工或重做。 适用场景：输出质量要求严苛，或存在审批流程的业务场景。 风险点：Supervisor的判断能力直接决定系统质量上限。若其自身判断失误，最终结果将显著下降。因此必须为Supervisor选用性能优异的模型。3. Peer-to-Peer：对等协作模式
各子Agent之间相互调用，最终由某一子Agent负责汇总输出。整个过程类似API间的相互调用。 适用场景：Agent来自不同团队或组织，彼此无需关注底层框架或平台，仅需遵循统一消息规范即可灵活组合完成任务。 风险点：缺乏全局总控，难以追踪各Agent内部执行细节（可能为黑盒），输出质量较难保障。4. Fan-out/Fan-in：并行分发与汇总
将大型任务拆分为多个并行子任务，分发给若干Worker Agent同时执行，最后聚合结果进行统一处理。 适用场景：子任务间相对独立，无强依赖关系。 风险点：需考虑部分Worker执行失败、并行策略选择、返回超时等异常情况。 最后，将上述四种常见Multi-Agent协作模式汇总为矩阵图，便于对比分析，详见下图。
总结如下： Single-Agent：ReAct（推理驱动行动）、Plan-and-Execute（先规划后执行）、Reflection Loop（自我反思与纠错）。 Multi-Agent：Orchestrator-Worker（中央调度分配）、Supervisor（监督质量）、Peer-to-Peer（对等协作）、Fan-out/Fan-in（并行分发与聚合）。