Planning vs ReAct大对决：智能体架构终极指南，一篇收藏够用！附完整代码实现与性能评测

Planning架构是一种前瞻性决策的智能体设计模式，与ReAct"边走边看"不同，它先规划后执行。由Planner(规划)、Executor(执行)和Synthesizer(综合)三组件组成，遵循"接受任务→创建计划→执行计划→合成结果"流程。优点是结构化高效，缺点是脆弱性差。文章通过代码实现、对比测试和LLM-as-a-Judge评估，分析两种架构适用场景：Planning适合步骤固定任务，ReAct适合探索性任务，实际应用需根据场景权衡选择。

特性	描述
前瞻性	在执行前完成全部规划
结构化	任务被分解为有序的步骤列表
可预测	整个执行路径在开始时就已确定

步骤	组件	描述	示例
1	接受任务	智能体接收复杂任务	“比较三个城市的人口与英国的人口”
2	创建计划	Planner 分析目标，生成有序的子任务列表	`["搜索北京人口", "搜索上海人口", ...]`
3	执行计划	Executor 按顺序执行每个子任务，使用工具获取结果	依次调用`web_search`工具
4	合成结果	Synthesizer 整合所有中间结果，生成最终答案	汇总数据并进行比较

应用场景

场景	描述	示例
多步骤工作流	操作顺序已知且关键的任务	生成报告：获取数据 → 处理 → 总结
项目管理助手	将大目标分解为团队子任务	“发布新功能” → 设计、开发、测试、部署
教育辅导	创建教学计划	从基础原理 → 高级应用的课程规划
数据收集	需要从多个来源收集信息	比较多个实体的属性

优缺点分析

✅ 优点

优点	说明
结构化 & 可追溯	整个工作流预先铺设，过程透明、易于调试
高效	对于可预测任务，避免了步骤间不必要的推理循环
减少 LLM 调用	规划一次，执行多次，无需每步都调用 LLM 决策
并行潜力	独立步骤理论上可以并行执行

❌ 缺点

缺点	说明
脆弱性	预制计划在执行过程中环境发生变化时可能失败
适应性差	不如 ReAct 灵活，无法根据中间结果调整计划
依赖计划质量	如果初始计划有缺陷，整个执行都会受影响

[!WARNING]
⚠️ 何时不适用
Planning 架构不适用于：
探索性任务（不知道下一步需要什么信息）
高度动态的环境
需要根据中间结果调整策略的场景

代码实现详解

5.1 环境配置

依赖库安装

pip install -U langchain-openai langchain langgraph python-dotenv rich tavily-python pydantic langchain-core

5.2 导入库并设置密钥

import osfrom typing importList, Annotated, TypedDict, Optionalfrom dotenv import load_dotenv# LangChain 组件from langchain_openai import ChatOpenAIfrom tavily import TavilyClientfrom langchain_core.messages import BaseMessage, ToolMessagefrom pydantic import BaseModel, Fieldfrom langchain_core.tools import toolfrom langchain_core.messages import SystemMessage# LangGraph 组件from langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom langgraph.graph.message import AnyMessage, add_messagesfrom langgraph.prebuilt import ToolNode, tools_condition# 输出美化from rich.console import Consolefrom rich.markdown import Markdown# --- API 密钥以及追踪设置 ---load_dotenv()os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "Agentic Architecture - Planning (GPT)"# 确保密钥已载入for key in ["OPENAI_API_KEY", "LANGCHAIN_API_KEY", "TAVILY_API_KEY"]:ifnot os.environ.get(key):print(f"{key} not found. Please create a .env file and set it.")print("Environment variables loaded and tracing is set up.")

运行结果：

Environment variables loaded and tracing isset up.

5.3 基础对照：ReAct Agent

为了理解 Planning 的价值，首先构建 ReAct Agent 作为基准对比。

console = Console()# 定义图的状态classAgentState(TypedDict): messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages]# 定义基础的 Tavily 搜索工具client = TavilyClient(os.environ["TAVILY_API_KEY"])@tooldefweb_search(query: str) -> str:"""基于传入的信息在网络上搜索相关信息""" result = client.search(query, max_results=2)returnstr(result["results"])llm = ChatOpenAI( model="gpt-4o-mini", temperature=0.2, api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], base_url="https://api.openai.com/v1")llm_with_tool = llm.bind_tools([web_search])# Agent 节点：强制每次只调用一个工具defreact_agent_node(state: AgentState): console.print("--- ReAct Agent: Thinking... ---") messages_with_system_prompt = [ SystemMessage(content="You are a helpful research assistant. You must call one and only one tool at a time. Do not call multiple tools in a single turn. After receiving the result from a tool, you will decide on the next step.") ] + state["messages"] response = llm_with_tool.invoke(messages_with_system_prompt)return {"messages": [response]}# 构建 ReAct 图tool_node = ToolNode([web_search])react_graph_builder = StateGraph(AgentState)react_graph_builder.add_node("agent", react_agent_node)react_graph_builder.add_node("tools", tool_node)react_graph_builder.set_entry_point("agent")react_graph_builder.add_conditional_edges("agent", tools_condition)react_graph_builder.add_edge("tools", "agent")react_graph_app = react_graph_builder.compile()print("ReAct tool-using agent compiled successfully.")

运行结果：

ReAct tool-using agent compiled successfully.

ReAct Agent 架构图

5.4 Planning Agent 核心组件

Planning Agent 由三个核心节点组成：

核心组件职责

节点	职责	输入	输出
📋Planner	分析任务，生成计划	用户请求	步骤列表
⚙️Executor	按计划执行工具调用	当前步骤	执行结果
📝Synthesizer	整合所有结果	中间步骤列表	最终答案

5.4.1 定义计划、执行、合成节点

from langchain_core.messages import ToolMessageimport re# 使用 Pydantic 确保计划节点的输出是结构化的步骤列表classPlan(BaseModel):"""A plan of tool calls to execute to answer the user's query.""" steps: List[str] = Field(description="A list of tool calls that, when executed, will answer the query.")# 定义计划 Agent 的状态classPlanningState(TypedDict): user_request: str plan: Optional[List[str]] intermediate_steps: List[ToolMessage] final_ans: Optional[str]defplanner_node(state: PlanningState):"""Generates a plan of action to answer the user's request.""" console.print("--- PLANNER: 解析任务... ---") plan_llm = llm.with_structured_output(Plan) prompt = f"""You are an expert planner. Your job is to create a step-by-step plan to answer the user's request. Each step in the plan must be a single call to the `web_search` tool. **Instructions:** 1. Analyze the user's request. 2. Break it down into a sequence of simple, logical search queries. 3. Format the output as a list of strings, where each string is a single valid tool call. **Example:** Request: "What is the capital of France and what is its population?" Correct Plan Output: [ "web_search('capital of France')", "web_search('population of Paris')" ] **User's Request:**{state['user_request']} """ plan_res = plan_llm.invoke(prompt) console.print(f"--- PLANNER: 计划输出: {plan_res.steps} ---")return {"plan": plan_res.steps}defexecutor_node(state: PlanningState):"""Executes the next step in the plan""" console.print("--- EXECUTOR: 执行计划... ---") plan = state["plan"] next_step = plan[0]# 使用正则表达式匹配单引号和双引号match = re.search(r"(\w+)\((?:\"|\'|)(.*?)(?:\"|\'|)\)", next_step)ifnotmatch: tool_name = "web_search" query = next_stepelse: tool_name, query = match.groups()[0], match.groups()[1] console.print(f"--- EXECUTOR: 调用工具 '{tool_name}' 处理 '{query}' ---") res = web_search.invoke(query)# 创建 tool message tool_msg = ToolMessage( content=str(res), name=tool_name, tool_call_id=f"manual-{hash(query)}" )return {"plan": plan[1:],"intermediate_steps": state["intermediate_steps"] + [tool_msg] }defsynthesizer_node(state: PlanningState):"""Synthesizes the final answer from the intermediate steps.""" console.print("--- SYNTHESIZER: 组装结果... ---") context = "\n".join([f"Tool {msg.name} returned: {msg.content}"for msg in state["intermediate_steps"]]) prompt = f"""You are an expert synthesizer. Based on the user's request and the collected data, provide a comprehensive final answer. Request: {state['user_request']} Collected Data:{context} """ final_ans = llm.invoke(prompt).contentreturn {"final_ans": final_ans}print("计划、执行、合成节点创建完毕")

运行结果：

计划、执行、合成节点创建完毕

[!TIP]
💡 关键设计
Planner
使用with_structured_output确保输出格式化的步骤列表
Executor
使用正则表达式解析工具调用，并维护中间步骤列表
Synthesizer
整合所有中间结果，生成最终答案

5.4.2 创建 Planning Agent 图

defplanning_router(state: PlanningState):ifnot state["plan"]: console.print("--- ROUTER: 计划结束，开始生成答案。---")return"synthesize"else: console.print("--- ROUTER: Plan has more steps. Continuing execution. ---")return"execute"planning_graph_builder = StateGraph(PlanningState)planning_graph_builder.add_node("plan", planner_node)planning_graph_builder.add_node("execute", executor_node)planning_graph_builder.add_node("synthesize", synthesizer_node)planning_graph_builder.set_entry_point("plan")planning_graph_builder.add_conditional_edges("plan", planning_router, {"execute": "execute", "synthesize": "synthesize"})planning_graph_builder.add_conditional_edges("execute", planning_router, {"execute": "execute", "synthesize": "synthesize"})planning_graph_builder.add_edge("synthesize", END)planning_graph_app = planning_graph_builder.compile()print("Planning tool-using agent compiled successfully.")

运行结果：

Planning tool-using agent compiled successfully.

Planning Agent 架构图

5.5 对比测试

使用同一个需要多步骤的问题测试两种 Agent：

plan_centric_prob = """分别找出北京、上海、深圳三个城市的2025年的总人口数。然后算出这三个城市的总人口之和。最后，将这三个城市的总人口之和与英国的总人口数比较，并告诉我哪个更大。"""

5.5.1 ReAct Agent 执行过程

ReAct Agent 采用迭代探索方式：

--- ReAct Agent: Thinking... ---================================ Human Message ================================分别找出北京、上海、深圳三个城市的2025年的总人口数...--- ReAct Agent: Thinking... ---================================== Ai Message ==================================Tool Calls: web_search (call_xxx) Args: query: 北京 2025 年 总人口 上海 2025 年 总人口 深圳 2025 年 总人口 英国 2025 年 总人口[多次迭代搜索后...]--- ReAct Agent的最终输出 ---我用官方统计数据做比较...- 北京：2183.2 万人- 上海：2480.26 万人- 深圳：1798.95 万人- 合计 = 64,624,100（约 6462.41 万人）- 英国（ONS mid-2025）：69,487,000（约 6948.7 万人）- 比较结果：英国人口更大

5.5.2 Planning Agent 执行过程

Planning Agent 采用先规划后执行方式：

--- PLANNER: 解析任务... ------ PLANNER: 计划输出: ["web_search('北京市 2025 年 总人口')", "web_search('上海市 2025 年 总人口')", "web_search('深圳市 2025 年 总人口')", "web_search('英国 2025 年 总人口')"] ------ ROUTER: Plan has more steps. Continuing execution. ------ EXECUTOR: 执行计划... ------ EXECUTOR: 调用工具 'web_search' 处理 '北京市 2025 年 总人口' ------ ROUTER: Plan has more steps. Continuing execution. ------ EXECUTOR: 执行计划... ------ EXECUTOR: 调用工具 'web_search' 处理 '上海市 2025 年 总人口' ---[继续执行剩余步骤...]--- ROUTER: 计划结束，开始生成答案。------ SYNTHESIZER: 组装结果... ------ 最终结果 ---1. 各城 2025 年总人口 - 北京：2300 万人 - 上海：2487 万人（估计） - 深圳：2237.88 万人2. 三城人口之和 ≈ 70.25 百万3. 与英国比较 - 英国 ≈ 69.5 百万 - 结论：三城总人口略大于英国

执行流程对比

Agent	执行步骤	LLM调用次数
ReAct	Think → Act → Observe → Think → Act → … → 最终答案	多次（每步都要决策）
Planning	Plan → Execute × 4 → Synthesize	较少（规划1次+综合1次）

量化评估

使用LLM-as-a-Judge对两种 Agent 进行量化评估：

6.1 评估代码

classProcessEvaluation(BaseModel):"""Schema for evaluating an agent's problem-solving process.""" task_completion_score: int = Field(description="Score 1-10 on whether the agent successfully completed the task.") process_efficiency_score: int = Field(description="Score 1-10 on the efficiency and directness of the agent's process.") justification: str = Field(description="A brief justification for the scores.")judge_llm = llm.with_structured_output(ProcessEvaluation)defevaluate_agent_process(query: str, final_state: dict):if'messages'in final_state: trace = "\n".join([f"{m.type}: {str(m.content)}"for m in final_state['messages']])else: trace = f"Plan: {final_state.get('plan', [])}\nSteps: {final_state.get('intermediate_steps', [])}" prompt = f"""You are an expert judge of AI agents. Evaluate the agent's process for solving the task on a scale of 1-10. Focus on whether the process was logical and efficient. **User's Task:** {query} **Full Agent Trace:** {trace} Use Chinese as output. """return judge_llm.invoke(prompt)

6.2 评估结果

评估维度	ReAct Agent	Planning Agent
任务完成度	10/10	2/10
过程效率	9/10	4/10

[!WARNING]
⚠️ 评估结果分析
在这个特定测试中，ReAct Agent 表现更好，这与我们的预期相反！
原因分析：
ReAct Agent 的迭代探索使其能够根据搜索结果动态调整查询策略
Planning Agent 虽然流程更清晰，但其Synthesizer 未能有效整合中间结果
这表明 Planning 架构需要更强大的 Synthesizer 组件
这个结果说明：
Planning 架构的优势依赖于计划质量和综合能力
简单地"规划 → 执行 → 综合"不一定比 ReAct 更好
实际应用中需要根据具体场景选择合适的架构

架构选择思考

何时使用 Planning？

适用场景	原因
步骤已知且固定	计划可以预先确定
需要透明性	整个流程可审计
步骤间相互独立	可按顺序执行无需反馈
成本敏感	减少 LLM 调用次数

何时使用 ReAct？

适用场景	原因
探索性任务	下一步依赖前一步结果
动态环境	需要根据反馈调整
复杂推理	需要多轮思考
不确定性高	无法预知解决路径

架构对比图

判断维度	选择 Planning	选择 ReAct
任务可预测性	✅ 步骤已知	❌ 未知
环境稳定性	✅ 稳定	❌ 动态
步骤依赖关系	✅ 相互独立	❌ 前后依赖
成本敏感度	✅ 是	❌ 否

总结与核心要点

🎓 核心成果

成果	说明
架构实现	成功实现 Planner → Executor → Synthesizer 三段式架构
对比验证	通过 ReAct vs Planning 的对比，展示两种模式的差异
评估框架	引入 LLM-as-a-Judge 量化评估流程效率

🌟 关键洞察

洞察	描述
有缺陷	Planning 不是万能的，需要配合高质量的 Synthesizer
互补关系	ReAct 和 Planning 各有优势，应根据场景选择
设计权衡	透明性 vs 灵活性、效率 vs 适应性

关键代码速查表

组件	代码
定义计划结构	`class Plan(BaseModel): steps: List[str]`
结构化输出	`llm.with_structured_output(Plan)`
创建规划状态	`class PlanningState(TypedDict)`
路由函数	`def planning_router(state)`
条件边	`add_conditional_edges("execute", planning_router, {...})`

三大节点职责

节点	步骤1	步骤2	步骤3
Planner	接收用户请求	分析任务	生成步骤列表
Executor	取出下一步骤	解析工具调用	执行并记录结果
Synthesizer	收集中间结果	整合信息	生成最终答案

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