[AI 分享] Agent七大架構選型指南

 [AI 分享] Agent七大架構選型指南

摘要 : 梳理七種主流Agent架構，說明優缺點與適用場景，幫助依需求選擇最合適方案。

內容:

目前主流的七種 Agent 架構，從最簡單的單 Agent，到企業級常見的圖形化工作流，目的在於幫助大家理解：Agent 並沒有唯一標準答案，真正重要的是依照場景複雜度、控制需求與系統目標來選型。

一開始先提出三個核心結論。第一，Agent 架構沒有統一標準，該怎麼選，取決於任務有多複雜，以及你希望保留多少控制力。第二，整體發展路徑通常是從單 Agent，走向多 Agent 協作，再進一步進入圖形化工作流。第三，如果是做 AI Coding 或技能型系統，Router 加 Skill 架構目前是相對成熟且實用的最佳實踐。

第一種是單 Agent 架構。這種方式是由一個大模型處理所有事情，包含接收使用者輸入、進行思考、呼叫工具，再輸出結果。它的優點是架構簡單、成本低，也容易快速上手，像 ChatGPT 這類模式就屬於這一型。缺點則是當任務一旦變得複雜，模型容易出現思考負擔過重、上下文汙染嚴重的問題，同時處理多件事時也容易失準。

第二種是 ReAct 架構，也就是 Reason 加 Act，先推理再行動。它的運作方式是一個持續迴圈：先思考、再行動、觀察結果後繼續思考，直到任務完成。這種架構相較單 Agent，更適合多步驟任務，也具備較好的鏈式推理與可解釋性。不過它的缺點是 Token 消耗較大，穩定性也不算高，容易在過程中跑偏，因此不太適合大規模工程化系統。

第三種是 Plan and Execute 架構。這種方式更偏向工程化思維，先由系統生成完整計畫，再交由執行器依照步驟逐一完成。它的優勢在於穩定性較高，適合用在程式碼生成、專案自動化與長流程任務。缺點則是如果一開始規劃錯誤，後續整體執行就可能全面失效，靈活性也不如 ReAct。

第四種是 Dual Agent 或多 Agent 分工架構。這類做法會讓多個 Agent 各司其職，通常還會有一個任務協調與分配系統，底下再由不同角色如規劃者、審查者、執行者共同協作。它的優點是任務拆解更清楚，也能減少上下文污染，整體擴展性較強。缺點則是成本較高，系統也更複雜，因此比較適合團隊協作、複雜專案或企業級應用。

第五種是 Router 加 Skill 架構，也是內容中較推薦的一種方式。核心概念是先透過 Intent Router 做意圖識別，再將請求直接路由到對應的 Skill 執行。每個 Skill 都是明確定義好的能力模組，並附帶對應知識與說明。這種架構的優勢是穩定性高、可控性強，也容易做快取與效能優化，命中率也較好評估。目前不少 AI Coding 與技能系統，基本上都採用這個思路。缺點則是 Skill 的設計成本高，且可能出現技能命中衝突的問題。

第六種是 Blackboard 架構，也就是黑板系統。這種做法允許多個 Agent 同時讀寫共享狀態，並透過狀態變化來驅動整個執行流程。它很適合複雜協作情境，但狀態管理非常困難，一旦出錯也不容易追蹤問題。像一些工作流引擎與分散式系統，就常見這類設計思路。

第七種是 Graph 與 Graph Workflow 架構。這是企業級生產環境中非常主流的一種模式，透過有向無環圖來編排工作流，能支援條件分支、並行執行、可回溯與可重試。常見代表工具包括 LangGraph、Temporal、Airflow 等。它的優勢在於穩定、可除錯、適合長流程，特別適合企業級流程自動化與正式生產部署。

最後，做了整體總結：單 Agent 適合做簡單驗證，ReAct 適合多步探索，Plan and Execute 適合工程化流程，多 Agent 適合協作場景，Router 加 Skill 適合精準技能系統，Blackboard 適合共享狀態協作，而 Graph Workflow 則適合企業級生產環境。

整體重點很清楚：不需要一開始就追求最複雜、最高級的架構，而是應該依照自己的場景複雜度與實際需求做選擇。沒有最好的架構，只有最適合的架構。