【AI Agent 五种设计模式，你最常用的真是它吗？】
一、RAG | 检索增强生成：仅靠检索就能搞定，使用频率为何最高？
1. 流程：用户提问 → Query解析 → 数据源向量化存入向量库 → 召回相关文档 → 拼接为增强上下文 → 输入大模型生成答案。
2. 核心作用：解决大模型知识滞后、私有资料无法读取的痛点。企业知识库、文档问答几乎全用这套架构。
3. 适用场景：静态知识库问答，无需自主规划和复杂工具调用。
二、单智能体 Agent：商用主流基础款，真的能自主干活吗？
1. 流程：用户提问 → 意图解析 → Agent联动记忆与规划模块 → 按需调用外部工具 → 汇总数据生成回复。
2. 核心能力：在RAG之上新增记忆（留存历史对话）、任务规划和工具API调用三大能力。
3. 适用场景：日常联网助手、企业办公SaaS智能助手，能自主判断要不要联网、查数据库或调用计算器。
三、ReAct | 推理与行动：边想边干循环迭代，能解决问题吗？
1. 流程：用户提问 → 思考推理 → 采取行动 → 观察结果 → 再思考推理 → 总结答案并生成回复。
2. 核心作用：通过思考、行动、观察的循环迭代进行多轮交互，让智能体在推理基础上决定调用工具，再根据反馈调整。
3. 适用场景：需要动态闭环处理的复杂任务，是许多单智能体的底层运行机制。
四、Plan-and-Execute | 计划执行模式：复杂长任务，拆清单分步做才行吗？
1. 流程：用户需求 → 任务拆解规划 → 拆分N个子步骤 → 分步循环执行加结果复盘 → 整合全步骤内容输出答案。
2. 核心作用：面对写方案、数据分析、多步骤项目等复杂需求，Agent先拆清单再逐个落地，中途实时观察并微调步骤。
3. 适用场景：长篇内容创作、自动化业务流程等需要严格步骤控制的任务。
五、Multi-Agent RAG | 多智能体检索增强：海量数据场景，靠分工能提高效率吗？
1. 流程：用户提问 → 路由Agent分发任务 → 多个检索Agent分别对接不同数据源 → 聚合智能体汇总全部数据 → 大模型输出答案。
2. 核心作用：把检索工作拆分给不同分工智能体，每个Agent只负责一类数据库，解决单一Agent对接多数据源效率低下的问题。
3. 适用场景：集团多部门知识库、跨行业大数据检索等海量多源异构数据场景，使用频率相对最低。
按实际落地频率排序：
RAG最广，单智能体次之，ReAct作为核心机制紧随，Plan-and-Execute用于复杂流程，Multi-Agent RAG最专用。
你的项目用到了第几种？
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