LLM Agent 常用范式详解
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了 LLM Agent 的多种范式，包括单步回答、链式思维、ReAct、反思型、任务规划、记忆增强和多 Agent 协作。详细说明了每种范式的特点、适用场景及其优势与局限，强调了模型能力与实现成本之间的关系。
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关键要点
- 本文介绍了 LLM Agent 的多种范式，包括单步回答、链式思维、ReAct、反思型、任务规划、记忆增强和多 Agent 协作。
- 单步回答型是最基础的 LLM Agent 范式，特点是直接生成答案，不保留历史状态。
- 链式思维型让 LLM 在生成答案之前先写出思考步骤，增强可解释性。
- ReAct 结合推理和行动，让模型在思考的同时可以执行操作，并根据结果不断调整策略。
- 反思型让 LLM 在输出前自我检查和修正，提升输出质量。
- 任务规划型将复杂任务拆分为子任务并逐步执行，核心是规划与执行。
- 记忆增强型具有长期记忆能力，在多轮对话或长期任务中持续利用历史信息。
- 多 Agent 协作型由多个 Agent 分工协作完成任务，具有分工明确和可扩展性强的特点。
- 越往右，模型能力越强，处理复杂任务能力越高，但实现成本也越高。
- 在实际应用中，常会混合使用多种范式，提升准确性和任务处理能力。
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延伸问答
LLM Agent 的单步回答型有什么特点？
单步回答型是最基础的 LLM Agent 范式，特点是直接生成答案，不保留历史状态，适合快速回答事实类问题。
链式思维型如何增强可解释性？
链式思维型让 LLM 在生成答案之前先写出思考步骤，从而增强可解释性，适合处理多步骤问题。
ReAct 范式的工作原理是什么？
ReAct 范式结合推理和行动，模型在思考的同时执行操作，并根据结果不断调整策略，适合复杂任务。
记忆增强型的优势是什么？
记忆增强型具有长期记忆能力，能够在多轮对话中持续利用历史信息，提升个性化和上下文一致性。
多 Agent 协作型的特点是什么？
多 Agent 协作型由多个 Agent 分工合作，具有分工明确和可扩展性强的特点，适合复杂任务的协作完成。
在实际应用中，如何使用不同的 LLM Agent 范式？
在实际应用中，常会混合使用多种范式，以发挥各自优势，提升准确性和任务处理能力。
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