前言：什么是 agent

在写第一行代码之前，先清一次地基。因为关于 agent 是什么，网上流传的说法一半是错的—— 而且错得整整齐齐。

一个典型的误解

随便搜一篇"agent 设计模式"教程，大概率会看到这样的清单：实现 agent 有几种模式—— ReAct（边想边做）、Plan-and-Execute（先规划后执行）、Reflexion（会反思）…… 初学者第一站的教程网站在教这个，长文公众号在教这个，它甚至已经进了面试题库。

把它们并列成"可供选择的架构"，是在把考古当架构。看一眼时间线就明白了：

看清了吗？那三个"模式"全部诞生在 function calling 之前。它们不是三种架构， 是给同一批弱模型打的三个补丁——那时的模型不会原生调用工具，不会自我纠错， 任务一长就忘了自己在干什么。2023 年的补丁，被当成了 2026 年的选择题。

现代 agent 只有一种架构

Anthropic 在《Building effective agents》里给 agent 的定义只有一句话：

They are typically just LLMs using tools based on environmental feedback in a loop. （agent 通常就是：模型在循环里根据环境反馈使用工具。）

就这么多。agent = LLM + tool use。 一个循环：把工具列表和对话发给模型， 模型要么回答、要么伸手调工具，工具结果回填进对话，再来一轮。

那三个"模式"去哪了？没有死，也没有被淘汰——它们内化进了 LLM 和工具调用里。

• ReAct：循环骨架赢了，但赢的方式是被吸收进原生接口和模型训练， 赢到连自己的名字都不需要了。今天没有人再用正则从文本里抠动作。
• Plan-and-Execute：今天的模型自己规划。你见过 Claude Code 先列一张任务清单、 再逐项执行逐项勾掉——那就是"先规划后执行"，只是 planner 这个角色没有了： 规划变成了一次工具调用。模型先用 task 工具安排一堆任务，再按顺序执行、逐个完成； 计划就存在对话里，和任何一个工具结果没有区别。
• Reflexion：反思也不再需要外挂循环。模型调一个工具，工具返回一个错误， 下一轮它看着这个错误立刻改变计划、换另一个工具——工具的返回值就是反思的燃料。 这正是上面那句定义里 "based on environmental feedback"（根据环境反馈）说的东西。

所以这三个"模式"的结局，是失去了独立存在的必要：一个写对了的循环， 天生就会规划，天生就会反思。

一个诚实的限定：以上说的是有原生 tool use 接口的现代模型。真的接一个没有原生接口的 模型时，文本解析式的 ReAct 仍然是唯一选择——但那是在给旧时代的模型打补丁， 不是新时代的架构分类。

这本书要做什么

既然 agent 只有一种架构，事情就变得非常清爽：循环只有几十行，模型你改不了—— 一个 agent 和另一个 agent 的全部差别，都在工具的设计里。

所以这本书的路线是：用最短的路把那个循环亲手写出来（Part 1–2）， 然后把剩下的整本书花在真正值得花的地方——工具怎么声明、怎么执行、怎么管权限、 结果怎么占上下文、知识怎么按需加载、subagent 为什么也是一个工具、 编排什么时候该从模型手里拿回来。

每一章的代码都从一个真实生产 harness 蒸馏而来，敲完就能跑。 不需要你先信我——写到练习 5，你自己会看见那个循环合上的瞬间。

翻页，从练习 0 开始。