让一个 AI 自己查资料、调用工具、反复修正，看起来很聪明；但真放进业务里，它可能越做越慢、越花越多，甚至在循环里出不来。问题不只是模型够不够强，而是怎样给它安排流程。AI agent（语言模型智能体）不只生成文字，还能调用 API、查询数据库并执行动作；常见的 ReAct 则让它在“判断下一步—调用工具—读取结果”之间循环。
据 Towards Data Science 介绍，Partha Sarkar 的这篇指南把生产级方案归纳为六种模式：基础的 Standard ReAct；多个专门代理依次接力的 Sequential Multi-Agent Workflow；按任务动态分流的 Adaptive Router；由主管代理拆单、工作代理执行的 Supervisor-Worker；加入复盘纠错的 Reflection and Self-Correction Loop；以及多个代理自主协作的 Autonomous Swarm。它们的差别，说白了是由谁决定下一步、任务怎样交接，以及系统允许多大自主权。
这份指南值得看的地方，是把“更聪明”改写成三个工程目标：可扩展、响应快、成本可控。相应的护栏也很朴素：裁剪每一步看到的上下文、设置循环上限、校验输出结构，并在关键节点加入人工复核。文章提供的是架构选型地图，而非不同模式效果的独立实测对比。