如果一个 Agent 已经能够使用工具，为什么还需要规划器和多个协作角色？关键不在于组件数量，而在于系统究竟要解决哪一种失败。

ReAct 优化适应性，让模型根据最新观察决定下一步；Plan-and-Execute 优化全局结构，避免长任务遗漏关键阶段； Multi-Agent 则负责拆分上下文、权限与专业责任。

好的架构不是使用最多的 Agent，而是用最小复杂度解决真实问题。

核心问题：什么时候增加复杂度？

应该从失败模式出发，而不是从流行术语出发。当环境变化频繁时缩短反馈环；当任务容易漏步骤时引入显式计划；只有出现真实的分工、隔离或并行需求时，才需要多个 Agent。

• 环境反馈是否会改变下一步？
• 是否存在清晰、可验证的阶段？
• 是否真的需要独立上下文或权限？

其中最值得记住的是：复杂度必须通过可测量的收益来证明，而不是通过更复杂的架构图来证明。

if environment_is_dynamic:
    use("ReAct")
elif long_task_misses_steps:
    use("Plan-and-Execute")
else:
    keep_it_simple()