开发范式与框架

这篇记录 Hello-Agents 第四章、第六章中的执行范式和框架示例。范式描述任务怎么推进，框架提供实现这些流程的组件。

执行范式

在推理、行动、观察之间循环：根据当前状态选择动作，调用工具，读取结果，再决定下一步。任务完成或达到预算上限时停止。

适合需要搜索、计算、调用 API，并根据反馈调整路径的任务。代价是多轮模型调用的延迟与成本，以及工具参数、结果解析和状态管理的复杂度。

先拆出步骤，再按计划执行，把前一步结果交给后一步。适合任务路径相对明确、需要保持整体目标一致的场景。

初始计划可能遗漏条件；执行中获得新信息后，需要允许调整计划。

先执行或生成初稿，再评审并修订：Execution → Reflection → Refinement。

保留每轮结果与反馈，便于追踪修改依据。它适合允许迭代的代码、方案和创作任务；改进效果取决于反馈质量，需要限制轮数，避免无效反复修改。

模型接入、工具执行、状态存储和流程控制等公共组件可以复用。选择框架时，重点看它是否适合任务的状态流转、并发、调试和恢复需求。

框架	课程中关注的机制	课程示例
AutoGen	`autogen-core`、`autogen-agentchat`，通过消息组织异步多角色协作	软件团队协作开发价格展示 Web 应用
AgentScope	消息驱动、组合式架构，以及状态和并发执行管理	狼人杀中的结构化输出、并发投票和异常处理
CAMEL	Role-Playing 与 Inception Prompting，通过角色设定推动协作	心理学家与作家合作撰写科普内容
LangGraph	Nodes、Edges 和 State 显式表达流程，支持条件路由与循环	三步问答助手、`add_conditional_edges` 条件路由

选型时先明确流程：是开放式协作，还是需要显式控制每个状态。再比较接入复杂度、运行成本和可观测性，用实际任务验证；课程示例不代表某个框架在所有同类任务上都更好。