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Agent 设计模式
掌握驱动生产级 AI Agent 的核心设计模式，从 ReAct 循环到多 Agent 编排架构。
SDK Focushooks.PreToolUse/PostToolUsehooks.StopTaskCreate / TaskUpdatesettingSourcespermissionMode: plan
跑通你的第一个模式
讲任何理论之前，先端到端跑通一个模式。从下载到第一份输出只要 5 分钟—— 后面每个概念都要靠这一遍肌肉记忆才能落地。
bash
cd content/learn/v1/starters/agent-loop
npm install && cp .env.example .env
# 把你的 ANTHROPIC_API_KEY 加到 .env
npm run dev -- "List the three largest TypeScript files under src/ and explain why they're large."你会看到 assistant 消息和 tool_use_summary 动作交替出现，最后是
result。这种分析 → 行动 → 观察 → 调整的交替就是 ReAct
模式——本课五种模式中最简单的一种，也是大多数真实工作流的默认选择。
其他每个模式都是 ReAct 的变体
反思加了一个批评循环。Plan-Execute 加了规划阶段。多 Agent 把思考者拆成多个专家。 Task Systems 把计划持久化到磁盘。读下面每个模式时，问自己：它在 ReAct 之上加了什么？ 这个加法的代价是什么？——这才是 Agent 工程师真正在用的设计视角。
模式决策树
text
单次回答能在一次工具调用里完成？ ──是──→ ReAct（默认）
│
否
│
任何写操作前需要先评审计划？ ──是──→ Plan-Execute
│
否
│
输出质量靠自我评审会变好？ ──是──→ 反思
│
否
│
多个领域专家、各自有不同的工具集？ ──是──→ 多 Agent
│
否
│
长时间运行、必须撑过上下文压缩？ ──是──→ Task Systems按你想在哪里加额外控制或专业化来挑，不要按 PPT 上哪个看着最酷。下面的模式对比表 是同一个决策的表格形态，并把 SDK 原语映射到了每个分支。