<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Planner on YennJ12 Engineering Blog</title><link>https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/planner/</link><description>Recent content in Planner on YennJ12 Engineering Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>en-us</language><lastBuildDate>Sun, 31 May 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/planner/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>FDE 面試準備指南（七）：Agent 深度設計——ReAct vs Planner、Tool Routing、Multi-Agent</title><link>https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/fde-interview-guide-part7-agent-design-zh/</link><pubDate>Sun, 31 May 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/fde-interview-guide-part7-agent-design-zh/</guid><description>Agent 面試的陷阱不是問你能不能架起來。
是問你在什麼情況下選哪種架構，以及出問題時你怎麼 debug。
架構選擇題沒有標準答案，有的是 trade-off 意識。
面試情境 面試官：「你設計的 Agent 系統用的是 ReAct 還是 Planner-Executor？為什麼？如果這個 Agent 有 20 個工具，你怎麼讓它找到正確的工具？多輪對話中它怎麼記住之前說過的事？」
這三個問題連在一起問，是 FDE RKK 的標準深度追問模式。
一、ReAct vs Planner-Executor：核心架構選擇 ReAct（Reasoning + Acting） ReAct 的執行模型： 任務輸入 │ ▼ Thought（LLM 推理：我現在應該做什麼？） │ ▼ Action（呼叫 Tool 或輸出最終答案） │ ▼ Observation（Tool 的執行結果） │ └──────────────────────────────→ 再回到 Thought 直到輸出 final_answer 特性： ├── 每一步都由 LLM 動態決策 ├── 可以根據 Observation 隨時調整策略 └── Context 隨步驟累積（第 20 步的 context 包含前 19 步的 trace） ReAct 的適用場景：</description></item></channel></rss>