AI Agent 架构进阶指南：从单模型到多智能体的选择策略

随着大语言模型（LLM）的应用落地，如何为 AI Agent 选择最适合的应用架构成为开发者面临的关键决策。本文以“资源搜索与下载”场景为例，剖析了三种主流架构模式的演进逻辑：最基础的“用户-大模型-工具”直连模式，适合简单指令的快速响应；经典的 ReAct（推理+行动）模式，赋予模型思考与工具调用的闭环能力；以及面向高度复杂任务的“多 Agent 协作”模式。文章强调，架构选型应避免盲目追求复杂性，而需根据任务的具体维度，在开发成本与系统智能性之间寻找最佳平衡。