第一次接触大型语言模型时，许多人感觉它近乎“魔法”。
你输入一个提示，它给出回应。交互到此结束。
对于快速答疑、头脑风暴或生成一段文本，这种“一次性交互”已足够好。问一个问题，得到一个回复，然后继续下一件事。简单、高效、令人满意。
但当我们开始要求 AI 去完成真正的工作时，问题便暴露出来。
让 AI 去分析市场趋势、交叉核对信息来源、综合洞见，并将这些内容转化为清晰、可执行的建议。你通常得到的，是听起来很聪明但感觉不完整的回应。模型没有机会暂停、收集更多上下文、质疑自己的假设，或根据刚刚学到的东西改进输出。
这并非因为模型不够强大，而是因为我们让它用“一口气”把事情“想完”。
这正是 agentic workflows 改变一切的地方。（注：agentic workflows 在本文中不翻译，指赋予 AI 以计划、行动、反思与迭代能力的工作流。）
与其将 AI 视为一次性应答者，agentic workflows 将其转变为一个能够计划、行动、反思并迭代的系统。它们允许模型使用工具（tool）、回顾先前步骤、调整策略，并逐步提升结果。这个转变细微却深刻——不再是与对话机器人互动，而更像是与一位会随时间推移提出更好问题的初级分析师协作。
这差别就像草图与成画。二者都从一个想法开始，但只有后者会通过修改、反馈和明确的意图不断打磨。当可靠性、深度与信任至关重要时，迭代总是更胜一筹。
本文将探讨最重要的 agentic workflow 模式，它们为何成为现代 AI 系统的基石，以及它们如何塑造 2026 年真实产品的构建方式。
理解 Agentic Workflows
一个 agentic workflow 不会只是被动等待指令然后直接产出。它拥有一定的自主性——决定如何处理任务、接下来哪些步骤最合理，以及何时根据沿途获得的信息调整策略。
这听起来似乎只是一个小差异，但它代表了我们设计和思考 AI 系统方式的根本转变。
为了更清楚地看到差异，想象你让一个基础聊天机器人帮你撰写研究报告。你给出一个提示，它一次性生成完整草稿，完全基于其已有的知识和最初的假设。结果或许看起来体面，但它是静态的。一旦生成，便没有探索、验证或纠错的空间。
一个 agentic 系统则会以截然不同的方式处理同一任务。
它可能先从外部来源收集最新信息。接着将这些发现聚类成主题，拟定报告结构，并逐段撰写。在此过程中，它会停下来评估某一段是否薄弱、模糊或不一致，进行修订，然后再继续。每一步都需要做出选择——使用什么工具（tool）、哪些信息重要、又该如何根据实时发现进行优化。
真正让这些工作流呈现“agentic”特质的，是迭代与反馈回路的存在。
Agent 不再一次性生成输出，而是先行动，观察结果，并用这些观察来指导下一步。这更接近人类解决复杂问题的方式。我们通常并非从一个完美的计划开始，而是先尝试、观察有效与否，然后不断调整。
Agentic workflows 将这种自适应、反思式的过程引入 AI 系统，使其超越静态回应，走向更周到、更可靠的问题求解。
五大关键 Agentic Workflow 模式
既然我们已经理解什么是“真正的 agentic”工作流，接下来看看在实际系统中反复出现的这些模式。
它们并非抽象理论，而是团队们用来跨越“聪明的回答”，构建能够推理、适应并随时间改进的 AI 系统的实用设计方法。
我们从最基础的开始。
Agentic Workflow Patterns（快速索引）
- Reflection Pattern – 自我改进的 Agent
- Tool Use Pattern – 让 Agent 超越语言本身
- Reason and Act (ReAct) Pattern – 边思考边行动
- Planning Pattern – 复杂任务的战略结构
- Multi-Agent Pattern – 通过专业化实现协作
Reflection Pattern：自我改进的 Agent
从本质上说，反思（Reflection）就是赋予 Agent 在将任何产出视为“最终结果”之前，退一步评估自身工作的能力。
这个想法很简单，但对质量的提升却是倍增效应。
反思型 Agent 不会假设第一版就足够好，而是会回顾刚生成的内容，寻找薄弱或错误之处，然后据此进行修订。这引入了一条有意的打磨回路——持续捕捉错误、提升清晰度、强化最终结果。
在实践中，一个反思循环通常如下：
首先，Agent 根据收到的任务或提示生成初版输出。
接着，Agent 不会立即返回结果，而是切换到“批判”心态。它审视自己的工作，自问：这说得通吗？有什么遗漏吗？是否存在不一致或薄弱的解释？ 这里的目标不是追求完美，而是实现“觉察”。
随后，批判的结论成为修订的输入。
Agent 根据自己的反馈产出改进版本，直接针对其识别出的问题。在许多实现中，这个过程不止一轮。循环可能重复多次，每一轮都在增量提升输出。
这一模式的真正力量在于，它与人类思考的方式高度贴合。我们在写作、设计或分析重要内容时，很少第一遍就完美。我们会回顾、重新思考、再打磨。反思将这种纪律性带入了 AI 工作流。
（参见下图，了解该循环的可视化分解。）
反思模式的真正强项，在于 Agent 不仅仅是“回看”，而是带着明确意图去回看。
反思不必是泛泛而谈。在实践中，往往从特定角度逐一审视会更有效——一次专注一个质量维度。
例如，Agent 可以纯粹关注准确性，检查自己陈述的事实是否正确、是否最新、是否有充分支撑。这在研究密集或分析类任务中尤为重要，因为细小的不准确就会破坏信任。
在另一些情况下，反思关注清晰度。Agent 会审视自己的解释，判断对领域不熟悉的人是否真的能看懂。行业术语、隐含假设或结构混乱的观点常在此被揪出，并能在输出给读者之前得以修正。
创作任务也能获得不同的收益。在撰写故事、博客或营销文案时，反思可以聚焦语气与声线——这是否符合目标受众？会不会太正式、太随意或太普通？一次反思就能显著提升“人味儿”。
在代码生成中，反思则更技术化。Agent 可以自查代码中的明显 bug、安全风险、边界情况，或改进性能与可读性的机会。虽然它不能替代正式测试或人工审查，但常常能抓住一次性生成容易漏掉的问题。
当然，反思并非处处适用。
当质量重于速度，且任务包含需要判断与打磨的主观元素时，这一模式闪耀光芒。对于简单的事实性问题，或对速度极端敏感、达标即可的场景，它的价值就不高。
如同多数 agentic 模式，反思的力量不在于复杂，而在于“用得其所”。
Tool Use Pattern：让 Agent 超越自身知识
工具使用（Tool Use）模式标志着 AI Agent 现实可为范围的重大转折。
单独来看，即便最先进的语言模型也有根本限制。它基于训练中学到的模式进行推理，并从内部知识生成文本。它不知道昨天发生了什么。它无法可靠地处理大规模计算。它不能从数据库中拉取记录，或与外部世界交互。
工具（tool）打破了这道边界。（注：下文保留 tool/tool use 为英文术语，首次处提供中文解释。）
当我们将工具使用引入 agentic workflow 时，我们不再要求模型去假装它无所不知。相反，我们赋予它向外延伸的能力——在需要时获取最新信息、运行计算、查询系统，并在真实数据上行动。
在这个模式中，Agent 被配置了一组可动态调用的工具（Tools），例如：用于获取最新信息的网页搜索、连接天气或市场数据等服务的 API、用于运行程序与精确计算的代码执行环境、用于检索特定记录的数据库查询工具，或用于读写文档的文件系统访问。随着系统专业化，这个工具清单会迅速扩展。
真正赋予这一模式“智能体”（Agentic）特性的，并非工具本身，而是由谁来决定何时使用它们。
与传统软件中由开发者硬编码工具调用逻辑不同，智能体系统会根据当前任务自主决定_何时_需要某个工具，以及_如何_使用它。如果 Agent 发现信息不足，它会发起搜索；如果某项计算不宜“心算”，它会运行代码；如果决策依赖外部数据，它会调用对应的 API。
这种自主性，正是将语言模型从静态的应答者转变为主动的问题求解者的关键。
具备工具调用能力的 Agent 不再强行让一切任务都通过文本生成来完成，而是学会了将推理与行动相结合——从而跨越了“智能”与“执行”之间的鸿沟。
当 Agent 接到任务时，它的第一步并非直接生成答案，而是判断完成任务所需的条件。
Agent 可能会意识到信息不足，此时它会求助于搜索或数据检索工具，而非凭空猜测。如果任务涉及计算或数据处理，它可能会选择运行代码或使用计算器，而不是仅通过文本推理。若任务需要与外部系统交互——例如获取价格、触发工作流或更新记录——Agent 则会选择相应的 API 并通过该接口进行操作。
这一模式的力量还在于，工具的使用并非静态的一次性动作，而是动态且可组合的。
Agent 可以将多个工具调用串联起来，用前一步的输出指导下一步的行动。一次搜索结果可能引出一项数据库查询，随后再进行一次计算，最终共同塑造呈现给用户的回应。每个动作都基于上下文进行选择，并随着 Agent 的实时认知不断调整。
同样重要的是，Agent 不会被锁定在预定义的脚本中。
如果搜索返回的信息贫弱或不完整，Agent 可以重构查询再次尝试；如果某个 API 调用失败或返回异常错误，它可以更换策略——例如用不同参数重试，或直接选择替代工具。正是这种实时适应能力，让具备工具调用能力的 Agent 与传统自动化流程截然不同。
最终得到的，不再是脆弱、线性的流程，而是能够自我恢复、探索与调整的系统——在混乱的真实世界环境中更具韧性与能力。
Reason and Act 模式（ReAct）
Reason and Act（简称 ReAct）模式，捕捉了一种更贴近现实的问题解决方式。（注：ReAct 指“先推理再行动，并在行动中持续推理”的循环。）
它既不强迫 Agent 预先想好完整计划，也不让它在缺乏反思的情况下直接行动。ReAct 将二者融合：Agent 在思考接下来该做什么与实际去做之间交替进行。这样的往复循环，带来了自然、灵活、近乎人类的问题解决过程。
从高层视角看，ReAct 的有效性在于避免了两种极端。事先规划一切预设了完美信息；不加思索地行动则假设错误无关紧要。现实问题很少允许这两种极端存在。ReAct 找到了一个务实的中间地带。
循环本身很直接。
首先，Agent 暂停并对当前形势进行推理。它会考虑已知信息、缺失信息、存在的约束以及可选路径。此处的推理是显式的：Agent 会主动评估可能的前进路线，而不是直接跳到结论。
基于推理，Agent 随后采取一个动作：调用工具、拉取信息、运行计算，或做出一个能推动任务前进的具体决定。
动作完成后，Agent 观察结果，然后进入新一轮的推理，反思学到了什么、结果是否有用、下一步该如何进行。循环由此继续。
直到 Agent 认为目标已达成——或意识到在现有信息与工具下无法继续前进。
ReAct 的强大在于其适应性。Agent 既不被僵化的计划所束缚，也不是在盲目反应。每个动作都由推理支撑，而每次推理都扎根于来自环境的真实反馈。
在实践中，这一模式让 Agent 能够比线性工作流更有效地驾驭不确定性。
ReAct 工作流中显式的推理步骤并非实现细节，而是让该模式可靠的根基。
首先，推理帮助 Agent 始终围绕目标保持定向。通过反复陈述要达成的目标及采取某个动作的理由，Agent 更不容易跑题或陷入低效循环。这个小小的“先想一想”，常常能避免后续的大错误。
推理还使适应成为可能。当一个动作产生了意外或不良结果时，Agent 不会凭惯性硬往前推。推理阶段提供了空间去询问_为什么_不奏效，并据此调整策略。这让基于 ReAct 的系统能够从错误中恢复，而不是默默失败。
另一个常被忽略的好处是透明度。
由于推理步骤是显式的，开发者和用户不仅能看到 Agent 做了什么，还能看到其背后的逻辑。在调试行为、建立对自动化的信任，或理解 Agent 为何得出某个结论时，这种可见性是无价的。
将 ReAct 与它所替代的两种极端进行对比，其价值更为清晰。
纯规划假设你能在行动前规划好每一步。这在可控、可预测的环境中或许可行，但一旦信息不完整、探索本身就是任务的一部分、或条件中途发生变化，它就会迅速失效。
纯执行则处于另一端。少思考快行动虽然迅速，但也脆弱。错误会迅速叠加，一旦偏离轨道几乎没有纠偏的机会。
ReAct 找到了一个务实的中间地带：用推理提供足够的结构以保持聚焦，同时保留行动、学习与实时调整的灵活性。在凌乱的现实问题中，这种平衡往往决定了一个系统是“演示好看”，还是“真的好用”。
规划模式（Planning Pattern）
与 ReAct 不同，规划模式强调在执行前进行更强的前置战略性思考。
在规划模式中，Agent 首先分析总体目标并理解成功的标准。然后将目标拆解为更小、更可操作的子任务。这个分解过程会持续进行，直到得到具体、可执行的步骤。
关键在于，Agent 会识别任务间的依赖关系，确定哪些步骤必须先完成、哪些可以并行推进；并考虑每一步需要哪些资源、工具或信息。只有在形成结构化的计划之后，Agent 才开始执行。
规划模式的一大优势是自适应规划。
这并非创建一份僵硬的逐步脚本并盲目照做。相反，Agent 在形成结构化计划的同时，仍然保持开放态度，能够随着新信息的出现而回顾并调整计划。计划提供方向，但不意味着盲从。
当任务天然可分为清晰的阶段，并且存在明确的先后顺序时，规划模式最为有效。尤其是在存在现实约束的场景中——如截止日期、预算、算力限制或共享资源——协调与排序至关重要。
在错误代价高昂的情况下，这一模式也表现出色。如果回滚会浪费大量时间、金钱或信任，那么前期放慢速度、想清楚是值得的。包含多个并行工作流（如研究、分析、执行、复核）的复杂项目，也极度受益于一个能保持整体对齐的高层计划。
当然，规划并非万能。
对于简单、线性的任务，每一步都会自然引出下一步，此时正式的规划常常只会增加不必要的开销。在这类场景下，任务本身的结构就足够了，额外的规划反而像是“过度工程化”。
在高度不确定的环境中，规划模式也会显得吃力。当关键信息很可能只会在执行过程中浮现，且这些信息可能从根本上改变方向时，过重的前期规划可能是一种浪费——Agent 可能花了很多时间规划从未发生的情形，而没有真正推进任务。
与大多数智能体模式一样，规划模式的威力在于有的放矢。运用得当，它能带来清晰度与对齐性；滥用，则会拖慢节奏。
多智能体模式（Multi-Agent Pattern）：打造会“组队思考”的系统
多智能体模式是构建 AI 系统最强大也最微妙的方法之一。
不再让单一 Agent 包揽一切，而是将工作分配给多个专业化的 Agents，共同协作达成共享目标。每个 Agent 都拥有特定的强项、视角或职责，它们组合起来就像一支结构精良的团队。
这一模式的核心洞见简单而深刻：专精通常胜过通才。
当单一 Agent 被期望处理复杂任务的方方面面时，很快就会面临权衡：既要深入推理、保持创意，又要严格批判、管理工具、协调步骤……在同一系统内平衡这些竞争性需求，往往导致至少某些方面变得浅薄。
Multi-agent 系统通过分工来规避这一问题。
一个 Agent 侧重于研究与信息收集；另一个负责评估准确性或风险；第三个则专司综合、规划或最终呈现。每个 Agent 都能为其专职角色进行优化，而不必为了“大而全”而处处妥协。
这与现实中的高效团队如出一辙。我们不会指望一个人同时在战略、执行、质量控制与沟通上都同样出色。我们会分配角色——AI 系统同样能从这种结构化分工中获益。
通过让 Agents 协作，而非无休止地“一人多角”，multi-agent 模式在任务复杂度提升时，能够实现更深入的推理、更好的相互制衡与更可靠的结果。
实践中，multi-agent 系统通常围绕一些常见角色来组织。
你经常会看到用于特定领域或任务的专家型 Agents。例如，研究型 Agent 擅长查找与综合信息；编码型 Agent 负责编写、测试与调试代码；数据分析型 Agent 则专攻统计、建模或可视化。每位专家追求的是深度而非广度。
同时，许多系统还会引入评审/批判型 Agents。它们的工作并非产出新内容，而是评估其他 Agents 的产出——发现漏洞、质疑假设、核实准确性或提出改进建议。它们如同内置的质量过滤器，防止薄弱环节漏网。
大多数 multi-agent 架构还依赖于某种协调/编排型 Agent。它负责管理整体工作流：决定由哪位专家处理哪个子任务、安排执行顺序、解决依赖关系，并确保所有产出最终汇聚成一致的结果。
这种结构虽然强大，但并非没有代价。
随着 Agents 数量的增加，协调开销会显著升高。Agents 之间的通信需要清晰的协议与共享的预期。调试也更具挑战性，因为问题常常源自 Agents 之间的交互，而非某个单点故障。
因此，multi-agent 模式需要“名副其实”。
对于简单任务，一个设计精良的单体 Agent 几乎总是更优的选择。但当问题需要多元专长、严格复核或多重视角时，尽管系统复杂度增加，multi-agent 模式往往能交付单一 Agent 难以匹敌的结果。
结语
Agentic workflow 模式代表了我们在设计与部署 AI 系统方式上的根本性转变。
从一次性提示走向迭代、结构化的工作流，极大地拓展了 AI Agents 的可靠能力边界。Agents 不再孤立地生成答案，而是能够在问题展开的过程中，持续进行规划、行动、反思、协作与适应。
回顾本文探讨的五大核心模式：
- 反思模式：通过自我审查与迭代打磨来提升输出质量。
- 工具使用模式：让 Agent 超越纯语言范畴，连接真实世界系统与数据。
- ReAct 模式：将推理与行动紧密融合，以从容应对不确定性环境。
- 规划模式：为复杂且高风险的任务引入战略性的结构与步骤。
- Multi-agent 模式：通过专业化分工与团队协作，实现智能的规模化。
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