Agent 任务规划主要包含哪些内容?
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考查重点:目标拆解、依赖与动态调整。把目标拆成有输入输出的小任务,安排依赖并匹配工具;执行后检查结果,信息不足或失败时调整计划,满足验收条件才结束
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参考答案
核心回答
Agent 任务规划,是把用户目标转成可执行、可检查,并能随反馈调整的行动安排,主要包含五项内容:
- 明确目标和约束:要交付什么,范围、时间和资源限制是什么,怎样算完成。
- 拆分子任务:把大目标拆成有明确输入、输出和完成标准的小目标。
- 安排依赖与顺序:哪些步骤需要前置结果,哪些可以独立进行,下一步先做什么。
- 选择执行方式:给子任务匹配工具或执行者,考虑所需信息、权限和预算。
- 根据反馈维护计划:记录实际进度,检查结果;遇到信息缺口、失败或目标变化时调整后续步骤,完成或达到边界时结束。
例如写一份研究报告,可以先确定研究范围,再搜集资料、比较分析、补齐证据,最后生成并检查报告。若发现资料不足,就补查相关部分,而不是无论结果如何都机械执行最初的清单。
展开说明
1. 先把“做完”说清楚,再拆步骤
同样是“调研某项技术”,可能只需要简短说明,也可能需要带来源的比较报告。规划前应明确输出形式、研究范围、资料时效和评价维度。关键条件缺失、会明显改变行动时,先澄清;已有足够信息则直接推进,不必为每个细节额外确认。
分解后的子任务应能判断完成情况。例如“搜集资料”太宽泛,可以进一步明确要查什么问题、得到什么证据,以及保存在哪里。粒度以能够执行和验证为宜:太粗容易遗漏工作,太细则增加调度和维护成本。初始信息不足时,可以先确定阶段目标,执行中再细化。
2. 计划要说明依赖,执行要返回真实结果
规划器的输入可以包括用户目标、当前状态、已知事实、可用工具和剩余预算;输出是子目标、执行顺序或依赖、预期产物及完成条件。它可以是一段提示和结构化输出,也可以是独立节点,是否拆成单独模块取决于复用、复杂度和测试需要。
执行层根据计划选择当前可执行的步骤,调用工具或委派任务,回传状态、产物引用和错误。依赖前一步结论的任务需要等待;输入已经齐备且相互独立的任务可以并行,也要考虑资源和共享状态是否允许。
计划中的“已完成”必须有执行依据。 写出“查询数据库”不代表已经查询,把待办标成完成也不代表结果符合要求。需要以实际工具结果、生成的产物和必要检查更新进度。计划用于指导执行,任务状态用于记录已经发生的事实,两者应保持一致。
3. 重规划针对变化,不是每一步都推倒重来
工具反馈可能表明原假设不成立、关键数据缺失或某项能力不可用。此时可以修改受影响的步骤、改用可用来源,或说明无法完成的部分。已经验证且仍然有效的结果可继续使用;若研究范围变化导致旧结果不再适用,则需要重新处理相关部分。
短暂网络失败可能只需有限重试,不必重新生成全部计划;反复搜索没有新增证据,则应改变检索方向或停止,而不是不断增加待办。计划还应遵循总时限、调用次数或费用预算。达到限制时,交付已有结果和缺口,或保存进度等待补充条件,不能用重规划重置消耗。
对会修改外部系统的步骤,要另外确认执行状态和所需授权。计划更新不会自动撤销已经发生的操作,也不意味着原来的授权覆盖新增动作;发生超时且结果未知时,应先核对外部状态,再决定后续步骤。
4. 用研搜任务串起规划内容
以研搜教程为参考,假设用户要求“比较两项技术,并结合内部资料给出报告”:
- 目标:交付有来源的比较报告,先确定比较维度和资料范围。
- 分解与依赖:分别收集两项技术的外部资料;按问题查内部知识库;材料齐备后比较,最后生成报告。具备独立输入的收集任务可以并行。
- 执行分工:网络助手负责外部搜索,知识库助手负责内部资料,主 Agent 组织结论和报告;只有确实需要业务数据库信息时才增加相应查询。
- 反馈调整:某个维度没有可靠证据,就补查该项;内部资料与外部资料冲突,则核对时间、版本和适用条件,并保留差异。
- 完成判断:报告覆盖约定维度、关键结论有依据,未解决问题明确说明,生成的文件可以读取。
这是将参考项目能力组织成计划的示例。实际任务不需要因为配置了多个助手,就把每个助手都调用一次。
常见追问
规划一定要先输出一份完整计划吗?
不一定。简单查询可以直接选择工具;开放任务也可能边执行边细化。任务较长、依赖较多或需要展示进度时,显式计划更有用。Plan-and-Execute 可以承担整体安排,局部步骤仍用 ReAct 根据观察决定下一动作,两者可以组合。
任务规划等于使用某个产品的 Plan Mode 吗?
不等于。任务规划是系统能力,产品中的 Plan Mode 是一种具体交互或运行模式。判断是否具备规划,应看目标怎样分解、步骤怎样执行和反馈怎样改变计划,而不是只看界面名称。
用待办工具以后,还需要自己实现什么?
待办工具通常帮助模型维护任务条目和状态。比如当前 Deep Agents 从 v0.7 起需要显式配置规划中间件,以提供 write_todos。真实工具执行、前置依赖、预算、结果校验和失败处理仍需由执行系统及业务逻辑承担,不能把一份清单当成完整调度器。
对应教程
- 研搜:DeepAgents 基础与核心概念:通过研究报告的分解与执行反馈,理解计划怎样贯穿任务,而非仅在开始时生成步骤。具体待办工具及默认配置应对照所使用版本的官方说明。
- 研搜:主智能体搭建与异步执行:结合网络、数据库、知识库助手和主 Agent 的职责,理解计划中的子任务如何匹配已有执行能力。
参考资料
- 国内:JavaGuide:AI Agent 基础:依据目标动作决策与工具反馈机制,说明正文中任务规划如何嵌入实际执行循环。
- 国内:ranxi2001:Agent 核心组件:采用 Goal、State 与 Planner 的分工,说明正文中目标、完成条件、已有信息和下一动作的关系。
- 国内:WeThinkIn:Agent 设计模式与工作流编排:依据任务分解、依赖、验证与重规划,说明正文中计划如何维护调整并结合局部行动循环。
- 国外:Anthropic:Building effective agents:依据动态拆任务、环境反馈与停止条件,说明正文中何时需要增加规划复杂度。
- 国外:LangChain:Deep Agents Task planning:依据当前结构化待办的配置与状态跟踪机制,说明正文中规划辅助工具的职责及版本差异,以及清单与真实执行的边界。
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