先别急着换大模型

很多人以为 Agent 不聪明，是模型不够大。更常见的真相是：你让它边想边做，结果它每一步都在临场发挥。模型当然重要，但在真实业务里，决定上限的往往不是参数，而是推理架构。

ReAct 适合探索，ReWOO 适合执行

ReAct 的逻辑像一个人边查边想：想一步，调用一次工具，看结果，再想下一步。它适合信息不确定、路径要动态调整的任务，比如排查问题、深度搜索、临时问答。

但它也有代价：每一步都要让 LLM 重新判断，Token 会涨，速度会慢，结果还容易被中间噪声带偏。

ReWOO 更像先写任务单：先把问题拆成计划，再让工具按计划执行，最后统一汇总。它特别适合流程比较稳定的场景，比如批量写选题、整理会议纪要、生成课程资料、做内容复盘。它不追求每一步都“聪明”，而是把聪明放在计划和验收上。

普通人怎么判断用哪种

别把架构当玄学，看三个问题就够了。

第一，任务路径是否清楚？如果你大概知道要查哪些资料、产出什么格式，用 ReWOO 更省。

第二，中途是否经常需要改方向？如果查到一个结果后，下一步完全不确定，用 ReAct 更稳。

第三，是否要批量处理？只要是重复性内容生产、资料清洗、表格整理、学员反馈归类，优先考虑 ReWOO。

一句话：探索用 ReAct，流水线用 ReWOO。

可落地的三步工作流

  1. 先写“计划层”：让 AI 先列出任务步骤，不直接产出最终内容。例如“先提取主题，再判断受众，再生成标题，再写正文”。

  2. 再写“工具层”：每一步明确用什么输入、输出什么结果。不要让 AI 一边猜一边干，能结构化就结构化。

  3. 最后写“验收层”：统一检查事实、格式、语气、是否可执行。很多 Agent 翻车，不是不会做，而是没人让它复核。

对内容和教育从业者的启发

做内容，不要只问“哪个模型写得更好”，要问“我有没有把选题、受众、结构、案例、标题拆开”。做课程，也不要只问“AI 能不能生成讲义”，要问“它能不能按我的教学目标稳定生成一批合格素材”。

小模型配好工作流，往往比大模型裸跑更便宜、更稳定。AI 提效的核心不是把人替掉，而是把人的判断前置，把机器的执行流程化。

真正值得学的不是 ReAct 或 ReWOO 这两个词，而是背后的运营判断：复杂任务不要一口吞，先拆结构，再跑流程，最后验收结果。