ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 三种范式有什么区别？怎么选？

先这样答

三种范式对应三种决策节奏，我按「什么时候用」来讲。

ReAct 是边走边看：每一步都根据最新观察决定下一步。适合路径不确定的任务：排查一个线上问题、探索一份陌生资料，你事先不知道第三步该干什么。它的弱点也在这里：没有全局计划，任务一长容易绕路、丢目标，轮数和成本都不好控制。

Plan-and-Execute 是先立计划再执行：第一步让模型把任务拆成步骤清单，然后逐步执行，必要时重排计划。适合目标明确、步骤可预见的任务，比如「调研 X 并写成报告」。好处是骨架稳定、可预期，每步执行可以做得简单；弱点是现实和计划不符时要有重新规划的机制，否则一条道走到黑。

Reflection 是执行之后的自我审查：产出初稿后，让模型按标准检查自己的输出（漏了什么、错在哪），再带着检查意见重做。它不是和前两者并列的执行范式，更像一层质量工序，套在 ReAct 或 Plan-and-Execute 外面用，用「多跑一遍」换「质量上台阶」。

实际项目里三者是组合关系：Plan-and-Execute 做骨架，每个子步骤内部用 ReAct 跑，关键产出过一遍 Reflection。选型判断就一条：任务的路径不确定性有多高，不确定性越高，越偏向 ReAct 的即时决策；确定性越高，越值得先规划。

面试官会怎么追问

• 反思会不会越反思越差？ 会，没有外部标准时模型容易把对的改成错的。所以反思要给明确的检查清单或可执行的验证手段（运行测试、核对数据），而不是让模型凭感觉审。
• 重规划（Replan）怎么触发？ 常见两种：某步执行失败或结果与预期偏差超阈值时触发；执行进度和计划偏离超过一定比例时整段重排。
• 成本怎么比？ 单次成本 ReAct 最低；Plan-and-Execute 前置多一次规划调用，但长任务总轮数通常更少；Reflection 每个关键节点至少多一轮，用在刀刃上。

回答的坑

• 把三者讲成互斥选项。面试官想听的是「骨架-执行-质检」的组合视角。
• 只背概念不给场景。每个范式配一个你真用过的任务类型，说服力完全不同。