Single Agent（单智能体架构）

单智能体（Single Agent）架构是 AI Agent 系统的基础形态：一个 Agent 实例独立完成从感知、推理到执行的全部任务。所有能力（推理引擎、工具集、记忆系统）集成在一个 Agent 循环中。

在单 Agent 架构中，典型的执行流程是 ReAct 循环：Thought（推理）→ Action（行动）→ Observation（观察）→ Thought（下一轮）……直到任务完成。

优势：架构简单、易于调试、部署成本低、结果可预测。

局限：单点能力瓶颈——Agent 的模型能力决定系统上限；任务复杂度受限于单个 Agent 的推理深度；难以并行处理多子任务。

个人 AI 助手（如 Claude Code、Gemini CLI）、简单信息查询、代码补全和单文件操作、原型验证。2026 年约 55% 的新 Agent 仍采用单架构，但在企业级场景中正被多 Agent 架构逐步替代。