可以把这张图理解成：“怎么把一个会聊天的大模型，改造成一个真正能干活的 AI 员工。”
图片里的 ReAct、RAG、Memory、Multi-Agent 等，并不是 8 种互相排斥的 Agent。更准确地说，它们是 8 种可以组合使用的“能力模块 / 架构思想”。
例如一个真正成熟的 AI Agent，很可能同时是：
Plan-and-Execute + ReAct + Tool + RAG + Memory + Reflection + Autonomous Loop
它们共同组成一个完整系统。
一、先理解最核心的一件事：为什么要搭 Agent 架构？
普通 ChatGPT 更像：
一个非常聪明，但只能坐在房间里和你说话的人。
你问它：
“帮我研究一下英伟达。”
它可以告诉你很多东西。
但如果你说：
“以后每天帮我搜英伟达财报、新闻、股价变化、竞争对手动态，读取我过去的投资笔记，分析变化原因，然后更新到我的知识库，发现重大风险再提醒我。”
这已经不是简单的“聊天”了。
它需要：
搜索 → 读取 → 判断 → 调工具 → 计算 → 查资料 → 记忆 → 比较过去 → 输出报告 → 持续运行
于是就需要 Agent 架构。
最形象地理解：
ro
| AI 架构 | 相当于给 AI 什么 | |
|---|---|---|
| 大语言模型(LLM) | 🧠 大脑 | |
| Prompt | 📋 工作说明 | Prompt是什么 |
| ReAct | 🤔 边想边干 | RaAct与Prompt的区别 |
| Plan-and-Execute | 🗂 项目计划 | Plan-and-Execute与Prompt的区别 |
| Tools | 🖐️ 手和电脑 | 哪些tools我们可以使用 |
| RAG | 📚 图书馆 | RAG是什么 |
| Memory | 🧠 长期记忆 | Memory长期记忆如何实现 |
| Reflection | 🪞 复盘能力 | Reflection是什么 |
| Multi-Agent | 👥 团队 | Multi-Agent如何更高效的实现 |
| Autonomous Loop | 🔄 自动持续工作 | AL与skill、Workflow 和ReAct 的区别 |
所以：
Agent 架构的本质不是“让 AI 更聪明”，而是让 AI 从“回答问题”升级成“完成任务”。
二、图片中的 8 种 Agent，到底分别是什么？
01 ReAct：边思考，边行动
ReAct = Reasoning + Acting。
普通 AI：
用户：帮我调查比亚迪最近的发展。
AI：直接生成答案。
ReAct Agent：
我要调查比亚迪。
↓
先搜索最新财报。
↓
看到了营收增长。
↓
那我要进一步查增长来自国内还是海外。
↓
搜索海外销量。
↓
又发现欧洲政策变化。
↓
再搜索欧盟关税。
↓
综合分析。
这就像一个真正的研究员。
不是：
想完再做。
而是：
做一点 → 获得新信息 → 再判断 → 再做下一步。
非常适合：
研究、搜索、排查问题、数据分析、代码调试。
比如 Codex 修代码：
读代码
→ 找 Bug
→ 修改
→ 跑测试
→ 发现报错
→ 再修改
→ 再测试
这其实就是非常典型的 ReAct 思路。
三、02 Plan-and-Execute：先做计划，再执行
这个特别容易理解。
假设你说：
“帮我分析一家公司的投资价值。”
AI 不直接开始输出。
而是先生成计划：
任务：分析宁德时代投资价值
Step 1：理解公司商业模式
Step 2：读取最近3年财报
Step 3：分析收入和利润
Step 4：计算 ROE / ROIC / FCF
Step 5：分析行业
Step 6：分析竞争对手
Step 7：分析风险
Step 8：估值
Step 9：形成投资报告
然后逐项执行。
这就是：
Plan → Execute
你可以把它理解成：
普通 AI 是：
“一个聪明的实习生。”
Plan-and-Execute 相当于再给它配一个：
项目经理。
它最大的好处是避免 AI：
想到哪里做到哪里。
特别适合：
研究报告、课程学习、商业分析、复杂项目、代码项目、论文分析。
四、03 Multi-Agent：从一个 AI 变成一个 AI 团队
这个就更有意思了。
假设你想研究：
“AI 教育行业有没有创业机会？”
一个 Agent 可以完成。
但你也可以建立一个 AI 团队：
| Agent | 工作 |
|---|---|
| 市场 Agent | 调查市场规模 |
| 用户 Agent | 分析学生需求 |
| 竞争 Agent | 调查竞品 |
| 财务 Agent | 做商业模型 |
| 技术 Agent | 分析技术可行性 |
| 风险 Agent | 专门找漏洞 |
| Manager Agent | 汇总所有结果 |
最后：
Manager
│
├── 市场研究Agent
├── 财务Agent
├── 技术Agent
├── 用户研究Agent
└── 风险Agent
这就非常像真正的公司。
所以 Multi-Agent 最核心的思想是：
不要让一个 AI 扮演所有角色。
而是进行：
专业化分工。
这实际上和经济学里的专业化与分工非常相似。
五、04 Reflective Agent：让 AI 学会“复盘”
普通 AI 做完事情：
“完成。”
Reflective Agent 做完以后：
“先等等，我检查一下。”
例如 AI 写完一份投资报告后：
第一次输出
公司增长很好，所以值得投资。
Reflection Agent 会自己质疑：
我的论据充分吗？
然后检查：
增长是真的，但是自由现金流下降。
继续检查：
ROIC 是否高于 WACC？
又发现：
ROIC 正在下降。
最后修改结论。
这就相当于人类的：
做题 → 检查 → 发现错误 → 修改。
或者：
行动 → 复盘 → 改进。
所以 Reflection 对：
写作、代码、研究、数学、复杂分析
非常有用。
六、05 Tool-Augmented：给 AI 装上“手”
这个可能是 Agent 最重要的一步。
LLM 本身主要会：
读文字 + 写文字 + 推理。
但是现实世界需要：
计算、搜索网页、打开文件、运行代码、读取数据库、发邮件、操作软件。
于是就给它 Tools。
比如：
AI
│
├── Google Search
├── Python
├── Excel
├── Gmail
├── Calendar
├── 数据库
├── 浏览器
└── API
现在 AI 就不只是：
“告诉你怎么做。”
而可以：
真的去做。
比如：
普通 ChatGPT：
“你可以把这些数据放到 Excel。”
Tool Agent：
“我已经读取 CSV → 清洗数据 → 算好结果 → 生成 Excel → 画好图。”
这就是巨大的差别。
七、06 Memory-Augmented：给 AI 一本长期笔记本
没有 Memory 的 AI 很像：
一个每天上班都会失忆的员工。
你今天告诉它：
“我的研究生目标是什么。”
明天它可能不知道。
Memory Agent 会保存：
用户目标
用户偏好
过去做过的项目
过去的错误
过去的研究
过去的重要结论
下一次任务可以直接使用。
比如一个学习 Agent：
第一次发现：
你对 CAPM 不熟。
它记录下来。
几天以后又学习公司金融：
“之前 CAPM 是你的薄弱知识，我先快速复习一下。”
这就开始产生真正的：
个性化 AI。
更高级一点，Memory 甚至可以记录：
2026-08：
用户不会 ROIC
2026-09：
已经理解 ROIC
2026-10：
可以开始学习 EVA
于是 AI 可以知道：
你是怎么成长过来的。
八、07 RAG Agent：给 AI 建自己的“外挂知识库”
RAG = Retrieval-Augmented Generation。
这是现在非常重要的技术。
比如你把这些东西放进知识库：
罗斯《公司理财》
↓
你的课堂笔记
↓
复旦金融专硕资料
↓
你的 Obsidian
↓
财报
↓
论文
当你问：
“财务杠杆为什么可以提高 ROE？”
Agent 不只是靠模型记忆回答。
而是：
你的问题
↓
搜索知识库
↓
找到相关章节
↓
读取内容
↓
结合模型推理
↓
生成答案
于是它变成：
你的私人知识 AI。
RAG 的价值特别大，因为：
模型知道的是“世界知识”。
而 RAG 可以让它知道：
你的知识。
九、08 Autonomous Loop：真正开始接近“自动员工”
这个是最像 Agent 的部分。
Autonomous Loop：
观察 → 思考 → 行动 → 检查结果 → 再行动
不断循环。
例如：
你告诉 AI：
“帮我找到适合大学生做的 AI 创业机会。”
Agent：
搜索市场
↓
发现10个方向
↓
筛选
↓
调查竞争对手
↓
发现竞争严重
↓
淘汰6个
↓
研究剩下4个
↓
访谈数据
↓
分析用户痛点
↓
再次筛选
↓
形成2个机会
整个过程中不需要你每一步：
“继续。”
这就是 Autonomous Agent。
十、所以真正强大的 Agent 是什么样？
假设你以后建立一个：
「Cantor AI 金融研究员」
你告诉它：
帮我研究宁德时代。
系统可能这样运行：
你的目标
↓
Manager Agent
↓
Plan-and-Execute
↓
┌──────────────┼──────────────┐
↓ ↓ ↓
财务Agent 行业Agent 新闻Agent
↓ ↓ ↓
RAG Web Tool Search
↓ ↓ ↓
财报库 行业数据 新闻
└──────────────┼──────────────┘
↓
Reflection
↓
风险检查
↓
最终报告
↓
Memory
↓
保存研究结论
下个月再研究宁德时代时：
Agent：
“上个月我们认为毛利率改善是核心逻辑，现在我检查一下这个逻辑有没有改变。”
这时候就已经和普通 ChatGPT 完全不是一个东西了。
十一、搭 Agent 架构最大的 5 个好处
最重要的不是“炫技”，而是下面几个变化。
① 从回答问题 → 完成任务
以前：
AI告诉你怎么分析财报。
Agent：
AI读取财报、计算指标、对比同行、写报告。
② 从一次性 → 持续性
以前：
今天问一次。
Agent：
每天自己检查。
例如：
每天跟踪 AI 行业重大变化。
③ 从通用 AI → 私人 AI
加入：
RAG + Memory
以后 AI 会越来越理解：
你的资料、你的项目、你的知识体系。
④ 从一个 AI → AI 团队
Multi-Agent 之后：
一个 AI 做市场，一个做金融，一个做技术。
这对创业尤其重要。
⑤ 把你的“思维方式”程序化
这个是我认为最值得你关注的。
例如你以后形成自己的投资框架：
Step 1 商业模式
Step 2 行业
Step 3 护城河
Step 4 ROIC
Step 5 FCF
Step 6 管理层
Step 7 估值
Step 8 风险
你可以把它写成 Agent。
于是：
你的投资思维变成了一个可以重复执行的软件系统。
这才是 Agent 很深层次的意义。
十二、对于你来说，最有价值的三个 Agent
结合你现在的阶段，我反而不建议你一上来就搞一个特别复杂的 10-Agent 系统。
更值得先做的是下面三个。
① AI 学习 Agent
例如：
输入：
MIT课程
吴恩达课程
金融教材
YouTube视频
↓
自动：
提取知识点
解释概念
找薄弱点
生成问题
生成Anki
生成Obsidian笔记
定期复习
↓
Memory：
记录哪些知识已经掌握
最终你会得到一个：
真正知道你知识体系的私人老师。
这对你的学习价值非常高。
② 金融研究 Agent
例如你输入：
腾讯。
Agent 自动：
查财报
↓
计算ROE
↓
计算ROIC
↓
分析现金流
↓
分析竞争优势
↓
搜索新闻
↓
行业对比
↓
估值
↓
风险分析
↓
生成研究报告
长期下来你会建立：
自己的公司研究数据库。
这对以后金融、投资、量化都很有价值。
③ 创业研究 Agent
以后你看到一个商业机会，比如：
“AI + 留学”
“跨境电商”
“AI教育”
不用自己搜索几十个网页。
Agent：
市场规模
↓
用户需求
↓
竞品
↓
价格
↓
商业模式
↓
获客方式
↓
成本
↓
利润
↓
技术可行性
↓
创业风险
然后不同 Agent 互相辩论。
你得到的就不是简单的：
“AI教育很有前景。”
而是一份接近咨询公司的分析。
十三、这件事对你最大的启发，其实不是“我要学 Agent”
而是要开始改变一个观念：
过去你可能认为 AI 是：
一个知识工具。
再进一层：
AI 是一个效率工具。
再进一层：
AI 是一个员工。
再进一层：
AI 是一种可以被设计的“数字组织”。
这一层很重要。
因为未来真正拉开差距的，很可能不是：
谁会不会用 ChatGPT。
而是：
谁能够把自己的工作、知识、判断方法拆成流程，然后交给 AI 系统执行。
十四、如果你以后学 Agent，我建议你不要按照图片里的 1→8 全学
更适合你的顺序是：
第一阶段
LLM
+
Prompt
+
Tool Calling
先让 AI 真正可以操作东西。
↓
第二阶段
RAG
+
Obsidian / 知识库
让 AI 能使用你的资料。
↓
第三阶段
Plan-and-Execute
+
ReAct
让 AI 学会解决复杂任务。
↓
第四阶段
Memory
+
Reflection
让 AI 越用越懂你，并且会复盘。
↓
最后才是：
Multi-Agent
+
Autonomous Loop
也就是：
AI 团队 + 自动运行。
所以你以后看到 Agent 架构，可以牢牢记住一个非常简单的模型：
LLM = 大脑
RAG = 书
Memory = 记忆
Tools = 手
Plan = 项目经理
ReAct = 边想边做
Reflection = 复盘
Multi-Agent = 团队
Autonomous Loop = 自动驾驶
把这些组合起来，你就从：
“使用 AI”
开始走向：
“设计 AI 系统”。
而我认为对你这种同时想学 AI、金融，并且未来希望做项目甚至创业的人来说，“把自己的学习方法、金融分析框架、商业判断流程逐渐 Agent 化”，比单纯学习某一个 Agent 框架本身更有长期价值。你实际上是在慢慢建立自己的数字大脑 + 数字员工团队。