文章详细介绍了AI智能体设计模式中的规划模式，这是让AI"先思考再行动"的关键机制。通过目标理解、任务分解、步骤排序和执行调整四个阶段，AI能分解复杂任务、保持方向一致性并进行动态优化。文章还探讨了LangChain实现、思维树、Google ADK规划引擎等内容，强调规划模式是智能体从"指令执行"迈向"理性决策"的转折点，是实现真正AI智能的基础。
"智能不只是做事的能力，更是知道先做什么、后做什么。" ------ Antonio Gulli，《智能体设计模式》
一、回顾：从工具到计划
在第五章中，我们让AI第一次"动了起来"------
通过工具模式（Tool Pattern），它能调用API、执行函数、操纵现实世界。
但新的问题马上出现：
"AI知道怎么做，但它知道先做哪一步、后做哪一步吗？"
举个例子，用户说：
"帮我制定一份明天早上去上海出差的计划。"
AI需要做的不只是回答，而是要：
1️⃣ 查询航班/高铁；
2️⃣ 安排出发时间；
3️⃣ 预订酒店；
4️⃣ 发送行程通知。
如果没有规划机制（Planning Pattern），
AI 只能盲目顺序执行任务，缺乏全局视角。
📘 所以------规划模式，就是智能体的"前额叶皮层"。
二、什么是规划模式？
Antonio Gulli 给出的定义是：
规划模式（Planning Pattern）是指智能体在执行任务前，通过目标分解、步骤排序和资源分配，生成可执行的任务计划的设计模式。
简单说：
它是"让AI先想清楚再去干"的机制。
📘 类比人类行为：
Planning 就像我们写 To-Do List，
先理清目标，再一步步完成。
三、为什么需要规划模式？
规划是智能与反应的分界线。
没有规划，AI只是"条件反射"；
有了规划，它就能"思考未来"。
书中总结了规划模式的三大价值👇
| 维度 | 含义 | 说明 |
|---|---|---|
| 🧩 分解复杂性 | 把大任务拆成小步骤 | 从"做项目"到"执行清单" |
| 🧭 保持方向一致性 | 避免中途偏航 | 每步都为目标服务 |
| ⚙️ 可调度与优化 | 便于多Agent协同与资源分配 | 规划是Orchestration的基础 |
📘 如果说 Tool Pattern 是"手"，
那 Planning Pattern 就是"行动地图"。
四、规划模式的工作流程
书中将 Planning Pattern 分为四个关键阶段👇
code-snippet__js
目标输入 → 任务分解 → 步骤排序 → 执行与调整| 阶段 | 说明 | 代表能力 |
|---|---|---|
| 1️⃣ 目标理解（Goal Understanding） | 提取核心意图与终点目标 | NLP解析 + 语义分析 |
| 2️⃣ 任务分解（Task Decomposition） | 将目标拆解为可执行步骤 | 思维链 / Tree-of-Thought |
| 3️⃣ 步骤排序（Ordering & Scheduling） | 规划顺序与依赖关系 | 优先级算法 / 拓扑排序 |
| 4️⃣ 执行调整（Execution & Adaptation） | 动态执行与反馈修正 | Reactive Pattern 支撑 |
📘 规划并非一次性生成，而是动态调整的过程。
五、LangChain 的 Planning 实现
LangChain 提供了多种规划机制：
| 模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| SequentialChain | 固定线性任务链 | 明确流程型任务 |
| Plan-and-Execute Agent | 拆解→执行→反思 | 通用任务执行 |
| Self-Reflective Planner | 动态调整计划 | 多步探索任务 |
示例👇
code-snippet__js
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
tools = load_tools(["search", "llm-math"])
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
tools, llm, agent_type="plan-and-execute", verbose=True
)
agent.run("为公司撰写一篇关于AI发展的公众号文章，并生成封面图。")
plaintext
📘 这段代码展示了经典"Plan & Execute"结构：AI 会先生成详细计划，再逐步执行每个步骤。
六、规划的认知基础：思维树（Tree-of-Thought）
Antonio Gulli 在本章特别强调：
"规划模式的本质，是让AI具备多步推理能力。"
这在技术上常以 Tree-of-Thought（ToT） 实现👇
code-snippet__js
Goal: 写一篇AI趋势报告
├── Step 1: 搜集数据
│ ├── Search industry reports
│ └── Crawl recent news
├── Step 2: 分析趋势
│ ├── Identify key metrics
│ └── Summarize core patterns
└── Step 3: 撰写与发布
├── Generate draft
└── Publish article📘 这棵"思维树"让AI不再线性思考，而是分支探索、动态选择最优路径。
七、Google ADK 的任务规划引擎
在Google ADK（Agent Developer Kit）中，
规划模式是系统的核心模块之一------Task Planning Engine。
它包含以下组件👇
| 模块 | 功能 |
|---|---|
| Goal Interpreter | 理解任务目标与意图 |
| Task Decomposer | 生成任务树与依赖关系 |
| Plan Synthesizer | 输出执行计划（含时间/资源） |
| Adaptive Executor | 根据反馈动态更新计划 |
📘 这让AI具备"项目管理者"的能力，而非"执行员"的思维。
八、规划与执行的闭环
规划并不等于执行完成。
真正强大的Agent会建立 计划---执行---反馈---再计划 的循环：
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Plan → Execute → Observe → Reflect → Replan这被称为PEOR循环（Planning-Execution-Observation-Reflection）。
九、动态规划与情境感知
书中提到一个常见陷阱：
"静态规划无法适应动态环境。"
因此智能体需要具备Adaptive Planning能力：
| 变化 | 应对机制 |
|---|---|
| 用户需求变化 | 自动重构任务树 |
| 工具调用失败 | 替换策略或延迟任务 |
| 外部环境更新 | 实时重排执行顺序 |
📘 这与后续的 Reactive Pattern（反应模式） 联动，
让AI"边走边计划"。
十、规划模式的算法核心
书中给出一个典型的规划算法框架👇
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def plan_task(goal):
subtasks = decompose(goal)
dependencies = build_dependency_graph(subtasks)
ordered_plan = topological_sort(dependencies)
return ordered_plan📘 这一逻辑结合了图算法（Graph-based Planning）与语义分析，
是AI规划器的通用骨架。
十一、与人类规划的对比
| 特征 | 人类规划 | AI规划 |
|---|---|---|
| 🧠 思维模式 | 直觉+经验 | 逻辑+数据 |
| 🗂️ 工具支持 | 清单、图表 | Prompt、API、Agent Graph |
| 🔁 动态调整 | 基于情境反思 | 基于反馈循环 |
| 🎯 优化目标 | 时间效率 | 奖励函数 / 成功率 |
📘 二者结合时，能形成"人机共策"的新型智能体系。
十二、最佳实践
Antonio Gulli 在章节末总结了五条设计原则👇
| 原则 | 含义 |
|---|---|
| ① 目标导向（Goal-Driven） | 所有计划都应服务最终目标 |
| ② 分解透明（Decomposable） | 每步计划应可解释、可执行 |
| ③ 动态可调（Adaptive） | 支持实时反馈与重新规划 |
| ④ 结构化输出（Structured Plan） | 输出应为可追踪任务树 |
| ⑤ 可监控（Observable） | 每步进度可记录与可评估 |
📘 这些原则奠定了智能体工程化规划的底层规范。
十三、现实应用场景
| 场景 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 🧠 任务自动化 | AutoGPT、CrewAI | 多步任务拆解执行 |
| 💬 智能客服 | 多轮问题诊断 | 先分析问题 → 查询资料 → 给出方案 |
| 📊 数据分析 | AI分析师 | 拆解成采集、处理、可视化步骤 |
| 💡 内容创作 | AI Writer | 规划文章结构与生成顺序 |
📘 规划模式几乎存在于所有高层智能体应用中。
十四、总结：让AI"先思考再行动"
规划模式（Planning Pattern）是智能体从"指令执行"迈向"理性决策"的转折点。
它让AI：
- 拥有了目标感；
- 能够分解复杂任务；
- 在执行中保持全局一致性；
- 甚至能在变化中自我调整。
"行动的力量来自计划的清晰。"
📘 没有Planning，就没有真正的智能。
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