目录一、什么是 Agent 架构？二、Agent最基本的架构：ReAct三、ReAct架构的优点和问题1. 执行路径不稳定2. 很难控制3. 不适合强流程业务四、Plan-and-Execute：先规划，再执行五、Plan-and-Execute与ReAct有什么区别？六、Workflow：企业级Agent非常重要的架构七、为什么Workflow对ECU测试特别重要？八、Router架构：让Agent决定“谁来做”九、Multi-Agent：多个Agent协同工作十、Hierarchical Agent：层级式Agent十一、Reflection：让Agent检查自己的结果十二、Memory：Agent的记忆十三、RAG + Agent十四、Tool Calling：Agent真正执行工作的基础十五、一个完整Agent系统应该是什么样？十六、这些架构不是互相替代，而是可以组合十七、ECU测试Agent应该采用什么架构？十八、真正决定ECU测试Agent价值的是什么？十九、总结随着大语言模型（LLM）能力不断增强，AI已经从“聊天机器人”逐渐发展为能够调用工具、执行任务、访问知识库并自主完成复杂工作的 Agent。很多人开始接触 Agent 时，会产生一个疑问：Agent 到底是什么架构？为什么有的 Agent 只是调用几个工具，有的却能够自动规划任务、执行代码、分析结果，甚至让多个 Agent 协同完成一个复杂项目？实际上，Agent 并不存在唯一的架构。ReAct、Plan-and-Execute、Workflow、Reflection、Router、Multi-Agent、Hierarchical Agent 等，都是目前常见的 Agent 架构模式。本文从工程实践的角度，对这些架构进行系统梳理，并结合 ECU 测试场景说明这些架构应该如何使用。一、什么是 Agent 架构？首先需要区分三个概念：LLM ↓ Agent ↓ Agent SystemLLM 主要负责理解和生成。Agent 在 LLM 的基础上增加了：状态工具任务规划环境交互记忆工作流反馈机制因此可以简单理解为：Agent = LLM + 状态 + Tools + Planning + Memory + Execution一个最基本的 Agent 可以抽象成：User ↓ Agent ↓ ┌──────┴──────┐ ↓ ↓ LLM Tools ↓ ↓ Decision Environment ↑ ↓ └──── Result ─┘Agent 不只是“回答问题”，而是：理解任务 → 决定下一步 → 调用工具 → 获取结果 → 根据结果继续执行。这也是 Agent 与普通 Chatbot 最大的区别。二、Agent最基本的架构：ReActReAct 是非常经典的 Agent 思维模式。ReAct 的核心是：Reason + Act即：思考 → 行动 → 观察 → 思考 → 行动……典型流程：User ↓ LLM ↓ Reasoning ↓ 选择Tool ↓ Tool执行 ↓ Observation ↓ LLM再次推理 ↓ 选择下一步Tool ↓ …… ↓ Final Answer例如用户提出：分析这个 ECU 的 CAN 通信问题。Agent 可能执行：1. 读取DBC 2. 分析Message 3. 查询相关Signal 4. 读取测试日志 5. 分析异常帧 6. 判断可能原因 7. 输出分析结果每一步并不是预先固定的。Agent 根据上一步的结果决定下一步做什么。三、ReAct架构的优点和问题ReAct 最大的优势是灵活。例如：读取日志 ↓ 发现缺少DBC ↓ 搜索工程目录 ↓ 找到DBC ↓ 重新分析 ↓ 发现Signal异常 ↓ 继续分析它可以根据环境动态调整执行路径。但是问题也非常明显。1. 执行路径不稳定同一个任务，Agent 每次可能采用不同的方法。2. 很难控制企业测试通常要求：需求分析 → 测试设计 → 测试实现 → 测试执行 → 测试分析 → 测试报告如果全部交给 Agent 自由决定，容易出现：漏步骤顺序错误输出格式不统一测试过程不可追踪3. 不适合强流程业务因此：ReAct适合探索型任务，但不一定适合所有企业级任务。这也是后续 Workflow 架构出现的重要原因。四、Plan-and-Execute：先规划，再执行Plan-and-Execute 的核心思想是：先制定计划，再执行计划。架构可以表示为：User ↓ Planner ↓ Task Plan ↓ ┌────────────┼────────────┐ ↓ ↓ ↓ Task 1 Task 2 Task 3 ↓ ↓ ↓ Executor Executor Executor └────────────┼────────────┘ ↓ Result例如：任务： 完成某ECU CAN通信测试Planner 可以生成： Agent有哪些架构
目录一、什么是 Agent 架构？二、Agent最基本的架构：ReAct三、ReAct架构的优点和问题1. 执行路径不稳定2. 很难控制3. 不适合强流程业务四、Plan-and-Execute：先规划，再执行五、Plan-and-Execute与ReAct有什么区别？六、Workflow：企业级Agent非常重要的架构七、为什么Workflow对ECU测试特别重要？八、Router架构：让Agent决定“谁来做”九、Multi-Agent：多个Agent协同工作十、Hierarchical Agent：层级式Agent十一、Reflection：让Agent检查自己的结果十二、Memory：Agent的记忆十三、RAG + Agent十四、Tool Calling：Agent真正执行工作的基础十五、一个完整Agent系统应该是什么样？十六、这些架构不是互相替代，而是可以组合十七、ECU测试Agent应该采用什么架构？十八、真正决定ECU测试Agent价值的是什么？十九、总结随着大语言模型（LLM）能力不断增强，AI已经从“聊天机器人”逐渐发展为能够调用工具、执行任务、访问知识库并自主完成复杂工作的 Agent。很多人开始接触 Agent 时，会产生一个疑问：Agent 到底是什么架构？为什么有的 Agent 只是调用几个工具，有的却能够自动规划任务、执行代码、分析结果，甚至让多个 Agent 协同完成一个复杂项目？实际上，Agent 并不存在唯一的架构。ReAct、Plan-and-Execute、Workflow、Reflection、Router、Multi-Agent、Hierarchical Agent 等，都是目前常见的 Agent 架构模式。本文从工程实践的角度，对这些架构进行系统梳理，并结合 ECU 测试场景说明这些架构应该如何使用。一、什么是 Agent 架构？首先需要区分三个概念：LLM ↓ Agent ↓ Agent SystemLLM 主要负责理解和生成。Agent 在 LLM 的基础上增加了：状态工具任务规划环境交互记忆工作流反馈机制因此可以简单理解为：Agent = LLM + 状态 + Tools + Planning + Memory + Execution一个最基本的 Agent 可以抽象成：User ↓ Agent ↓ ┌──────┴──────┐ ↓ ↓ LLM Tools ↓ ↓ Decision Environment ↑ ↓ └──── Result ─┘Agent 不只是“回答问题”，而是：理解任务 → 决定下一步 → 调用工具 → 获取结果 → 根据结果继续执行。这也是 Agent 与普通 Chatbot 最大的区别。二、Agent最基本的架构：ReActReAct 是非常经典的 Agent 思维模式。ReAct 的核心是：Reason + Act即：思考 → 行动 → 观察 → 思考 → 行动……典型流程：User ↓ LLM ↓ Reasoning ↓ 选择Tool ↓ Tool执行 ↓ Observation ↓ LLM再次推理 ↓ 选择下一步Tool ↓ …… ↓ Final Answer例如用户提出：分析这个 ECU 的 CAN 通信问题。Agent 可能执行：1. 读取DBC 2. 分析Message 3. 查询相关Signal 4. 读取测试日志 5. 分析异常帧 6. 判断可能原因 7. 输出分析结果每一步并不是预先固定的。Agent 根据上一步的结果决定下一步做什么。三、ReAct架构的优点和问题ReAct 最大的优势是灵活。例如：读取日志 ↓ 发现缺少DBC ↓ 搜索工程目录 ↓ 找到DBC ↓ 重新分析 ↓ 发现Signal异常 ↓ 继续分析它可以根据环境动态调整执行路径。但是问题也非常明显。1. 执行路径不稳定同一个任务，Agent 每次可能采用不同的方法。2. 很难控制企业测试通常要求：需求分析 → 测试设计 → 测试实现 → 测试执行 → 测试分析 → 测试报告如果全部交给 Agent 自由决定，容易出现：漏步骤顺序错误输出格式不统一测试过程不可追踪3. 不适合强流程业务因此：ReAct适合探索型任务，但不一定适合所有企业级任务。这也是后续 Workflow 架构出现的重要原因。四、Plan-and-Execute：先规划，再执行Plan-and-Execute 的核心思想是：先制定计划，再执行计划。架构可以表示为：User ↓ Planner ↓ Task Plan ↓ ┌────────────┼────────────┐ ↓ ↓ ↓ Task 1 Task 2 Task 3 ↓ ↓ ↓ Executor Executor Executor └────────────┼────────────┘ ↓ Result例如：任务： 完成某ECU CAN通信测试Planner 可以生成：