Agent规划算法对比：从ReAct到Tree of Thought的演进
引言 规划是智能的核心标志之一。一个Agent能否制定合理的计划、在执行过程中动态调整计划、从失败中学习改进计划，直接决定了它的能力上限。 2026年，Agent规划算法已经从简单的ReAct模式发展出多种变体。每种算法都有其适用的场景和局限。本文将系统对比这些算法，帮助开发者做出合适的选择。 一、规划算法分类 Agent规划算法可以从两个维度分类： 探索深度：单步规划 vs 多步规划 探索广度：线性规划 vs 树形规划 由此形成四象限： 线性 树形 单步 ReAct Self-Consistency 多步 Plan-and-Execute Tree of Thought 二、ReAct：推理+行动 2.1 原理 ReAct（Reasoning + Acting）是最基础的Agent规划模式。Agent在每一步中先推理（Thought），再决定行动（Action），观察结果（Observation），然后进入下一步。 Thought: 用户想知道今天北京的天气。我需要查询天气。 Action: search_weather(city="北京") Observation: 北京今天晴，最高温度35°C。 Thought: 我已经获得了天气信息，可以回答用户了。 Answer: 北京今天晴天，最高温度35°C。 2.2 优势 简单直观，易于实现 每一步都有明确的推理过程，可解释性强 适合大多数日常任务 2.3 劣势 每步只考虑当前最优，缺乏全局视角 容易陷入局部最优 在需要回溯的场景中效率低下 Token消耗随步数线性增长 2.4 适用场景 ReAct适合步骤较少（<10步）、每步决策明确、不需要回溯的任务。如信息查询、简单操作执行。 三、Plan-and-Execute：先规划后执行 3.1 原理 Plan-and-Execute将规划与执行分离。Agent首先制定一个完整的计划，然后逐步执行。执行过程中如果发现计划不可行，可以重新规划。 Plan: 1. 搜索北京今天的天气 2. 搜索北京明天的天气 3. 对比两天天气差异 4. 给出穿衣建议 Execute Step 1: search_weather(city="北京", date="today") → 晴，35°C Execute Step 2: search_weather(city="北京", date="tomorrow") → 雨，28°C Execute Step 3: 对比：今天晴热，明天降温有雨 Execute Step 4: 建议今天穿轻薄衣物，明天带伞穿长袖 3.2 优势 全局视角，避免局部最优 计划可审核，用户可以在执行前确认或修改 并行执行：无依赖的步骤可以并行 3.3 劣势 初始计划可能基于不完整信息，需要频繁重新规划 规划阶段消耗大量Token 对动态变化的环境适应性差 3.4 适用场景 适合步骤较多、需要全局规划、允许提前审核计划的任务。如项目管理、复杂工作流执行。 ...
