AI 智能体三大思考框架剖析 原创

构建具备自主规划、执行以及适应复杂任务能力的 AI 智能体，关键在于其“思考”能力。AI 智能体思考框架的出现，正是为了赋予 AI 智能体结构化的推理与决策能力。这些框架为 AI 智能体提供了一套完整的方法论，指导其如何理解目标、分解任务、运用工具、处理信息，并依据环境反馈来调整自身行为。

一个优秀的思考框架，能够显著增强 AI 智能体的鲁棒性、提升其效率以及拓展解决问题的泛化能力。接下来，我们将深入探讨3种主流的 AI 智能体思考框架，比如：CoT、ReAct 和 Plan-and-Execute，分析它们的设计理念以及适用场景。

下文详细剖析之。

1、AI 智能体3种主流的思考框架剖析

AI 智能体思考框架一、CoT 思维链

思维链（Chain of Thought，CoT）是提升大语言模型（LLM）处理复杂推理任务能力的关键技术。其核心在于引导大模型在给出最终答案之前，先生成一系列结构化的中间推理步骤，这就好比模拟人类解决问题时的逐步思考过程。借助这种方式，LLM 能够更深入地理解问题结构，有效分解复杂任务，并逐步推导出解决方案。这些显式的思考步骤为大模型的决策过程带来了透明度和可解释性，便于用户理解和调试。不过，这种方法的代价是生成冗长的思考链条会增加计算成本和处理延迟。

随着 DeepSeek R1 的深度思考模式验证了思维链对推理能力的显著提升效果，各大模型厂商纷纷推出了支持慢思考的模型。比如：腾讯推出了 Hunyuan T1 模型，阿里千问推出了 QwQ 模型。Anthropic 官方还开源了 Sequential Thinking MCP，它通过精心设计的提示词工程，使得原本不支持慢思考的大模型也能实现类似的推理过程。凭借其通用性和易用性，该工具目前已成为使用频率最高的MCP Server（数据来源：https://mcp.so/ranking）。

AI 智能体思考框架二、ReAct（Reasoning and Action）

虽然 CoT 提升了大模型的推理能力，但其推理过程主要基于大模型内部知识，缺乏与外部世界的实时交互，这可能导致知识过时、产生幻觉或错误传播。ReAct（Reasoning and Action）框架通过结合“推理”（Reasoning）与“行动”（Action），有效解决了这一问题。它使大模型在推理过程中能够与外部工具或环境互动，获取最新信息、执行具体操作，并根据反馈调整后续步骤。这种动态交互赋予了大模型“边思考边行动、边观察边调整”的能力，其核心运作机制可以概括为思考（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation）的迭代循环：

思考（Thought）：模型基于当前任务目标和已有的观察信息进行逻辑推理和规划。它会分析问题、制定策略，并决定下一步需要执行的动作（比如：调用哪个工具、查询什么信息）来达成目标或获取关键信息。

行动（Action）：根据“思考”阶段制定的计划，大模型生成并执行具体的行动指令。这可能包括调用外部 API、执行代码片段、查询数据库或与用户交互等。

观察（Observation）：大模型接收并处理“行动”执行后从外部环境（比如：工具的返回结果、API 的响应、用户的回复）中获得的反馈信息。这些观察结果将作为下一轮“思考”的输入，帮助模型评估当前进展、修正错误，并迭代优化后续的行动计划，直至任务完成。

AI 智能体思考框架三、Plan-and-Execute

Plan-and-Execute 是对标准 ReAct 框架的拓展与优化，专为处理复杂、多步骤任务而设计，其将 AI 智能体的工作流程划分为两个核心阶段：

第一、规划阶段

AI 智能体对接收到的复杂任务或目标进行整体分析与理解，生成一个高层次的计划，将原始任务分解为一系列更小、更易管理的子任务或步骤。这种分解有助于在执行阶段减少处理每个子任务所需的上下文长度，且计划通常是一个有序的行动序列，指明了达成最终目标的关键环节。该计划可提前呈现给用户，让用户在执行开始前对计划步骤提出修改意见。

第二、执行阶段

计划制定完成后（可能已采纳用户意见），AI 智能体进入执行阶段，按照规划好的步骤逐一执行每个子任务。在执行每个子任务时，AI 智能体可采用标准的 ReAct 循环来处理具体细节，比如：调用特定工具、与外部环境交互或进行更细致的推理。执行过程中，AI 智能体会监控每个子任务的完成情况，若子任务成功则继续下一个；若失败或出现意外情况，AI 智能体可能需重新评估当前计划，动态调整计划或返回规划阶段进行修正。此阶段同样可引入用户参与，让用户对子任务的执行过程或结果进行反馈，甚至提出调整建议。

与标准 ReAct 相比，Plan-and-Execute 模式的主要优势在于：

1、结构化与上下文优化

预先规划将复杂任务分解为小步骤，使 AI 智能体行为更有条理，有效减少执行各子任务时的上下文长度，提升处理长链条任务的效率和稳定性。

2、提升鲁棒性

将大问题分解为小问题，降低单步决策的复杂性，若某个子任务失败，影响范围相对可控，也更容易进行针对性的调整。

3、增强可解释性与人机协同

清晰的计划和分步执行过程使 AI 智能体的行为更容易被理解和调试，更重要的是，任务的分解为用户在规划审批和执行监控等环节的参与提供了便利，用户可对任务的执行步骤提出修改意见，从而实现更高效的人机协作，确保任务结果更符合预期。

这种“规划 - 执行”的思考框架，因其在复杂任务处理上的卓越表现，已成为 AI 智能体领域广泛采用的核心策略之一。比如：3 月份涌现并广受关注的通用 AI 智能体项目，比如： Manus、OWL、OpenManus 等，均采用了这种方式对用户任务进行拆分和执行，充分展现了其普适性和高效性。

本文转载自​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐