Agent智能体（下）：从ReAct到代码Agent——进阶原理与实战

本文是AI底层概念系列第四篇（下）。承接上篇，深入Agent的进阶机制。

系列文章：

• 《旋转餐桌上的AI：从LLM到Agent Skill的概念串联》
• 《大模型到底怎么\”思考\”的？用后厨流水线讲透LLM底层原理》
• 《RAG检索增强生成：大模型的\”开卷考试\”——从入门到性能优化》
• Agent智能体（上）：核心概念拆解

上篇我们讲了Agent的核心概念：四大组件、ReAct循环、三层规划能力、工具调用原理、记忆系统。

这篇继续深入——多Agent怎么协作？ReAct的Prompt到底怎么写？代码Agent是怎么实现的？以及Agent和软件测试有什么共通之处？

一、多Agent协作：一个人干不完，就组队干

复杂的任务，一个Agent搞不定怎么办？——让多个Agent协作。

三种协作模式

模式1：流水线模式

就像工厂流水线，每个Agent负责一道工序，干完传给下一个。

需求分析Agent → 设计Agent → 开发Agent → 测试Agent → 上线Agent

特点：顺序执行，分工明确，适合流程固定的任务。

类比：餐厅后厨——洗菜→切菜→配菜→炒菜→出餐，一条线下来。

模式2：主管+员工模式

有一个\”主管Agent\”负责规划和分配任务，下面有多个\”员工Agent\”负责具体执行。

主管Agent（规划、分配、验收）
/ | \\
员工A 员工B 员工C
（写代码） （查资料） （做测试）

特点：有统一指挥，能处理复杂任务，适合多模块并行。

类比：餐厅经理+厨师长+服务员+采购员，经理统一调度，各干各的活。

模式3：群聊辩论模式

多个Agent一起讨论，各抒己见，互相质疑，最后形成结论。

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AgentA：我觉得应该这样做……
AgentB：不对，这样有个问题……
AgentC：我补充一个角度……
AgentA：有道理，那我们调整一下……

特点：集思广益，减少盲区，适合需要创意或决策的任务。

类比：餐厅开菜品评审会——厨师、经理、服务员、顾客代表一起讨论新菜好不好。

三种模式对比

表格

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