前言

很多开发者做 Agent 时。

第一反应是：

用户问题

↓

LLM

↓

答案

这种结构很简单。

但复杂任务很快就会失败。

例如：

分析项目结构。

读取数据库。

搜索文档。

修改代码。

生成报告。

这些任务涉及：

多个步骤。

多个工具。

多个依赖关系。

单次 Prompt 很难完成。

因此：

现代 Agent 越来越多采用：

Planner + Executor。

架构。

什么是 Planner？

Planner：

负责：

思考。

规划。

拆解任务。

它不直接执行。

例如：

用户：

帮我重构用户系统。

Planner 输出：

1. 阅读目录。

2. 找到 User Module。

3. 分析重复代码。

4. 制定重构方案。

5. 修改。

6. 测试。

7. 输出报告。

Planner 负责：

决定做什么。

什么是 Executor？

Executor：

负责：

执行。

调用工具。

真正完成任务。

例如：

读取：

src/user

调用：

Git。

调用：

文件系统。

修改代码。

运行测试。

Executor 不负责思考。

只负责执行。

为什么需要分离？

如果：

一个模型同时：

思考。

规划。

执行。

很容易：

上下文混乱。

任务遗漏。

循环调用。

因此：

职责分离非常重要。

类似软件架构

Planner：

类似：

Controller。

Executor：

类似：

Service。

工具：

类似：

Repository。

层次清晰。

可维护性更高。

单 Agent 的问题

很多系统：

User

↓

LLM

↓

Tool

↓

LLM

↓

Tool

容易出现：

无限循环。

重复调用。

浪费 Token。

Planner + Executor 能显著改善。

Planner 不一定需要大模型

复杂规划：

Claude。

GPT。

推理模型。

简单任务：

规则系统。

状态机。

都可以。

核心思想是：

先思考。

再执行。

Executor 应该尽量简单

不要让 Executor 再思考。

否则：

系统复杂度会爆炸。

推荐：

Executor：

只做：

• 调工具；
• 返回结果；
• 更新状态；

推理交给 Planner。

多 Agent 系统

未来：

可能：

Planner

↓

Code Agent

↓

Search Agent

↓

Memory Agent

↓

Report Agent

形成：

多 Agent 协作。

而不是：

单 Agent 万能。

为什么 LangGraph 流行？

因为：

LangGraph 天然支持：

状态机。

节点。

Planner。

Executor。

更适合复杂任务。

而不是：

无限循环 Agent。

推荐架构

User

↓

Planner

↓

Task List

↓

Executor

↓

Tool

↓

Result

↓

Planner

↓

Final Answer

形成闭环。

真正重要的不是模型

未来 Agent 的竞争。

越来越不像：

模型竞争。

更像：

系统架构竞争。

模型负责：

推理。

系统负责：

组织推理。

Planner + Executor。

很可能会成为未来 Agent Framework 的基础架构。

总结

大模型并不擅长同时：

规划。

执行。

记忆。

工具调用。

状态管理。

因此：

职责拆分。

比模型升级更重要。

未来优秀 Agent 的核心。

不是更大的 Prompt。

而是更好的 Architecture。