LLM（大语言模型）与Agent的
核心矛盾在于：
“任务所需信息量” > “模型可持有上下文窗口”
当LLM的上下文窗口有限（如1M tokens），Agent系统必须通过外部“上下文管理策略”来弥补记忆短板。四大范式正是为此而生。
一、 单体线性循环：极简可靠的工匠范式
系统轮廓
+------------------------------------------------+
| Global Context (全局上下文) |
| 用户输入 / 思考串 / 工具调用 / 工具结果 ... |
+------------------------------------------------+
↓ 读 & 写
+------------------+ 调用 +--------------+
| LLM 大脑 | ───────▶ | Tool 执行器 |
+------------------+ 结果 +--------------+
唯一存储： GlobalContext循环核心：ReAct（Reason → Act → Observe） 所有历史：线性追加，LLM每次都读全量
机制详解
每轮循环，LLM读取全部历史，输出“思考”与“工具调用”。 工具执行后，结果追加回上下文，供下一轮推理。 任务完成由 FinishTool显式标记。
内部伪代码
ctx = ["用户: 做一杯咖啡"]
for_inrange(10):
output = llm(ctx)
thought, tool, params = parse(output)
ctx += [f"思考:{thought}"]
iftool =="Finish":returnparams["result"]
obs = executor(tool, params)
ctx += [f"观察:{obs}"]
亮点 & 缺陷
适用场景：短链路、强一致性任务、教学演示。
二、 层级式委托：任务分解的项目经理
系统轮廓
主 Agent (Project Manager)
│ 调用 AgentTool
▼
子 Agent (Expert) ← 隔离上下文 Sandbox
AgentTool：主Agent内部“元工具”，负责：
创建子Agent，传子任务+受限工具 同步递归调用子Agent 捕获 FinishTool结果写回
机制详解
主Agent分析任务，决定委托，生成子任务与工具权限。 子Agent在全新上下文沙箱中运行，完成后通过 FinishTool返回结果。主Agent同步等待，结果写回主上下文。
内部伪代码
iftool =="AgentTool":
sub = Agent(...)
result = sub.query(task=subtask, ctx=[], tools=sub_tools + ["Finish"])
ctx += [f"观察: 子任务完成 ->{result}"]
亮点 & 缺陷
适用场景：多文档串行分析、独立子问题深度钻研。
三、 多体协作：并行帝国
系统轮廓（ASCII）
┌── Worker A ──┐
用户请求 ─▶ 指挥官 O ─┼── Worker B ─┤→ 摘要 B
└── Worker C ──┘
... → 摘要 A/C...
↑
(异步收集 & 综合)
核心武器：任务委托书 Task Prompt JSON精确指明domain/expected_output/constraints…
机制详解
指挥官Agent分解任务，生成详细“任务委托书”，异步分发给多个Worker Agent。 Worker在独立上下文中并行处理，产出精炼摘要。 指挥官收集所有摘要，综合生成最终报告。
伪代码片段
{
"worker_id":"researcher_pharma_001",
"task_domain":"AI in Pharmaceutical R&D",
"assigned_sub_task":"Investigate and summarize...",
"expected_output_specs": {
"format":"Markdown",
"max_length_words":700
},
"suggested_tool_priority_list": [
"
ubMedSearchTool",
"ArxivSearchTool"
],
"constraints_and_exclusions": [
"Exclude company stock news."
]
}
亮点 & 缺陷
适用场景：大规模信息搜集、并行研究、低依赖广度优先任务。
四、 事件驱动混合：自愈的数字工厂
总览框图
┌───────────────┐ 发布指令 ┌────────────┐
│ 认知核心 LLM │ ───────────▶ │ 事件总线 EB │
│ (Planner) │ ◀─────────── │ (Pub/Sub) │
└───────────────┘ 反馈事件 └────────────┘
│ 更新世界模型
▼
Persistent World Model (DB)
事件总线 ⇄ 多 Actor (Shell / File / Browser / ...)
机制详解
认知核心（LLM）负责规划、决策，所有状态持久化于外部世界模型（DB）。 通过事件总线异步分发指令，Actor并发执行，结果事件反馈回认知核心。 遇到错误，LLM自动诊断并生成修复子计划，实现自愈。
核心循环伪代码
loop:
plan = cognitive_core.plan(world_model)
for action in plan.ready():
EB.publish(action)
for event in EB.consume():
world_model.update(event)
if event.is_error:
repair_plan = cognitive_core.diagnose_and_fix(event)
world_model.inject(repair_plan)
亮点 & 缺陷
适用场景：端到端复杂任务、7x24自主运维、AGI探索。
五、 横向对比与选型建议
选型决策树：
读密集+并行 → 多体协作 写密集+强一致 → 单体循环/事件驱动 混合型 → “并行读→顺序写”两阶段组合 需自愈/高鲁棒 → 事件驱动
六、 工程实践要点与落地建议
先问ROI，再谈多体：多体协作Token和工程成本高昂，务必确保任务业务价值覆盖。 先搞定上下文，再设计工具：LLM能否高效思考，首先取决于上下文质量。 先保障可观测性，再追求并行：复杂并行系统必须有完善日志、追踪和回放机制。 事件驱动架构需深厚分布式与状态机功底，适合有强大工程团队的场景。
七、 未来展望：窗口升级后的“大道至简”
八、 结语
始于简单，归于简单，所有复杂只是通向更高层次简单的必经之路。
在可预见的未来，Agent系统仍需在“上下文匮乏”与“工程复杂度”之间披荆斩棘。选型的关键不在炫技，而在ROI、可观测性、容错需求。
愿本赏析文档为你打造下一代AI Agent系统提供一盏指路灯。