構建具備自主規劃、執行以及適應復雜任務能力的 AI 智能體，關鍵在于其“思考”能力。AI 智能體思考框架的出現，正是為了賦予 AI 智能體結構化的推理與決策能力。這些框架為 AI 智能體提供了一套完整的方法論，指導其如何理解目標、分解任務、運用工具、處理信息，并依據環境反饋來調整自身行為。

一個優秀的思考框架，能夠顯著增強 AI 智能體的魯棒性、提升其效率以及拓展解決問題的泛化能力。接下來，我們將深入探討3種主流的 AI 智能體思考框架，比如：CoT、ReAct 和 Plan-and-Execute，分析它們的設計理念以及適用場景。

下文詳細剖析之。

1、AI 智能體3種主流的思考框架剖析

AI 智能體思考框架一、CoT 思維鏈

思維鏈（Chain of Thought，CoT）是提升大語言模型（LLM）處理復雜推理任務能力的關鍵技術。其核心在于引導大模型在給出最終答案之前，先生成一系列結構化的中間推理步驟，這就好比模擬人類解決問題時的逐步思考過程。借助這種方式，LLM 能夠更深入地理解問題結構，有效分解復雜任務，并逐步推導出解決方案。這些顯式的思考步驟為大模型的決策過程帶來了透明度和可解釋性，便于用戶理解和調試。不過，這種方法的代價是生成冗長的思考鏈條會增加計算成本和處理延遲。

隨著 DeepSeek R1 的深度思考模式驗證了思維鏈對推理能力的顯著提升效果，各大模型廠商紛紛推出了支持慢思考的模型。比如：騰訊推出了 Hunyuan T1 模型，阿里千問推出了 QwQ 模型。Anthropic 官方還開源了 Sequential Thinking MCP，它通過精心設計的提示詞工程，使得原本不支持慢思考的大模型也能實現類似的推理過程。憑借其通用性和易用性，該工具目前已成為使用頻率最高的MCP Server（數據來源：https://mcp.so/ranking）。

AI 智能體思考框架二、ReAct（Reasoning and Action）

雖然 CoT 提升了大模型的推理能力，但其推理過程主要基于大模型內部知識，缺乏與外部世界的實時交互，這可能導致知識過時、產生幻覺或錯誤傳播。ReAct（Reasoning and Action）框架通過結合“推理”（Reasoning）與“行動”（Action），有效解決了這一問題。它使大模型在推理過程中能夠與外部工具或環境互動，獲取最新信息、執行具體操作，并根據反饋調整后續步驟。這種動態交互賦予了大模型“邊思考邊行動、邊觀察邊調整”的能力，其核心運作機制可以概括為思考（Thought）→ 行動（Action）→ 觀察（Observation）的迭代循環：

思考（Thought）：模型基于當前任務目標和已有的觀察信息進行邏輯推理和規劃。它會分析問題、制定策略，并決定下一步需要執行的動作（比如：調用哪個工具、查詢什么信息）來達成目標或獲取關鍵信息。

行動（Action）：根據“思考”階段制定的計劃，大模型生成并執行具體的行動指令。這可能包括調用外部 API、執行代碼片段、查詢數據庫或與用戶交互等。

觀察（Observation）：大模型接收并處理“行動”執行后從外部環境（比如：工具的返回結果、API 的響應、用戶的回復）中獲得的反饋信息。這些觀察結果將作為下一輪“思考”的輸入，幫助模型評估當前進展、修正錯誤，并迭代優化后續的行動計劃，直至任務完成。

AI 智能體思考框架三、Plan-and-Execute

Plan-and-Execute 是對標準 ReAct 框架的拓展與優化，專為處理復雜、多步驟任務而設計，其將 AI 智能體的工作流程劃分為兩個核心階段：

第一、規劃階段

AI 智能體對接收到的復雜任務或目標進行整體分析與理解，生成一個高層次的計劃，將原始任務分解為一系列更小、更易管理的子任務或步驟。這種分解有助于在執行階段減少處理每個子任務所需的上下文長度，且計劃通常是一個有序的行動序列，指明了達成最終目標的關鍵環節。該計劃可提前呈現給用戶，讓用戶在執行開始前對計劃步驟提出修改意見。

第二、執行階段

計劃制定完成后（可能已采納用戶意見），AI 智能體進入執行階段，按照規劃好的步驟逐一執行每個子任務。在執行每個子任務時，AI 智能體可采用標準的 ReAct 循環來處理具體細節，比如：調用特定工具、與外部環境交互或進行更細致的推理。執行過程中，AI 智能體會監控每個子任務的完成情況，若子任務成功則繼續下一個；若失敗或出現意外情況，AI 智能體可能需重新評估當前計劃，動態調整計劃或返回規劃階段進行修正。此階段同樣可引入用戶參與，讓用戶對子任務的執行過程或結果進行反饋，甚至提出調整建議。

與標準 ReAct 相比，Plan-and-Execute 模式的主要優勢在于：

1、結構化與上下文優化

預先規劃將復雜任務分解為小步驟，使 AI 智能體行為更有條理，有效減少執行各子任務時的上下文長度，提升處理長鏈條任務的效率和穩定性。

2、提升魯棒性

將大問題分解為小問題，降低單步決策的復雜性，若某個子任務失敗，影響范圍相對可控，也更容易進行針對性的調整。

3、增強可解釋性與人機協同

清晰的計劃和分步執行過程使 AI 智能體的行為更容易被理解和調試，更重要的是，任務的分解為用戶在規劃審批和執行監控等環節的參與提供了便利，用戶可對任務的執行步驟提出修改意見，從而實現更高效的人機協作，確保任務結果更符合預期。

這種“規劃 - 執行”的思考框架，因其在復雜任務處理上的卓越表現，已成為 AI 智能體領域廣泛采用的核心策略之一。比如：3 月份涌現并廣受關注的通用 AI 智能體項目，比如： Manus、OWL、OpenManus 等，均采用了這種方式對用戶任務進行拆分和執行，充分展現了其普適性和高效性。

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐