开发 AI Agent：ReAct 与 Plan and Execute 模式的选择策略

在开发 AI Agent 时，开发者常面临两种核心任务执行模式的选择：ReAct（Reasoning + Acting）与 Plan and Execute（计划与执行）。一种常见的误区是，在结果文档尚未读取、关键前提未经验证的情况下，就预先排定长达十步的执行计划。这种看似完整的计划，往往隐藏着未经验证的假设。因此，明确“计划该提前定到多细”以及“何时根据反馈调整”，是构建高效 Agent 的关键问题。

两种核心模式的核心逻辑

ReAct 模式的核心在于强调**推理（Reasoning）、行动（Acting）和观察（Observation）**三个环节的交替进行。其工作流是：先执行一步动作，获取外部反馈，然后利用刚刚拿到的新结果来指导后续动作。这种模式适合需要实时根据环境变化调整策略的场景。

相比之下，Plan and Execute 模式通常先形成一个整体计划，再逐步执行，并根据需要更新计划。需要注意的是，这里的“计划”并不意味着要预先写死所有细节，而是确立宏观框架。

这两种模式本质上都是组织任务的方式，在实际开发中并非非此即彼，而是可以灵活组合。我们不必将项目硬塞进二选一的模子里，而是根据任务特性动态选择。

场景实战：如何平衡规划与探索

为了更直观地理解两者的结合，假设我们要接入一个完全陌生的外部接口。

1. 错误做法：在尚未确认接口细节时，就提前写死具体的代码实现步骤和数据字段。
2. 合理做法：
   • 先探索：确认接口的鉴权方式、具体的返回结构以及频率限制条件。
   • 后规划：拿到确切信息后，再细化具体的代码实现步骤。

这种策略的核心原则是：宏观目标先行，微观细节后置。

• 宏观层面：确定整体目标和大概的阶段划分。
• 微观层面：对于严重依赖未知结果的细节，保留到获得真实证据后再展开。

动态更新计划与副作用管理

有计划不代表执行中不能修改。如果在执行过程中发现原来的前提条件根本不成立，必须立即更新尚未执行的计划部分，并明确保留变更的理由。

在此过程中，有一个极易被忽视但至关重要的技术细节：副作用（Side Effects）的管理。

• 外部操作不可逆：对于已经发生的外部操作（如 API 调用、数据库写入），必须单独记录下来。
• 避免状态丢失：系统不能仅仅在计划文本中删除某一步，就假装那些动作从未发生过。
• 幂等性考量：外部系统的调用往往涉及副作用或接口的幂等性问题。仅仅修改当前的计划文本，并不能抹除已经产生的外部状态。因此，Agent 的状态管理必须区分“计划状态”与“实际执行状态”。

选择维度的评估标准

在比较这两种组织方式时，建议重点考察以下几个维度：

• 错误发现速度：哪种模式能更快暴露逻辑或数据错误？
• 重复调用成本：是否会因缺乏全局视野造成大量的重复 API 调用？
• 计划维护成本：随着执行深入，更新计划的复杂度如何？
• 最终完成情况：任务完成的准确率和鲁棒性。

总结：计划是指导，而非预言

• 路径明确时：对于实现路径比较明确、预期固定的部分，可以按已明确的步骤执行（偏向 Plan and Execute）。
• 信息缺口大时：对于存在很多不确定性的环节，非常值得先去观察、获取反馈，再做决定（偏向 ReAct）。

计划的真正作用，是用来指导我们当前的动作，而不是让系统装作能够提前预知所有的结果。在实际工程中，灵活组合这两种模式，根据信息确定性动态调整规划粒度，才是构建稳健 AI Agent 的最佳实践。