声明：本篇博客是以吴恩达的【Agent智能体】教程为基础，并对其中的内容做了笔记整理以及个人收获的总结。
这一篇将详细介绍如何提示LLM生成一个计划以及如何阅读、理解并执行该计划
依旧客户服务智能体的例子
这个例子用简单的文本描述以高层次的方式展示了这个计划，现在我们看看，如何让LLM编写更清晰的计划，超越这些简单的高层次文本描述
这个图展示了如何引导大语言模型（LLM）将执行计划从非结构化的自然语言 ，升级为高度结构化的机器可读数据（JSON 格式）
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更新系统提示词 (Updated system prompt)
要让 LLM 输出如此规范的格式，关键在于修改它的"大脑指令"（System Prompt）。
- 明确输出格式要求 ：系统提示词中明确加入了
Create a step-by-step plan in JSON format.（创建一个 JSON 格式的逐步计划）。 - 定义数据结构 ：强制要求每个步骤必须包含四个特定的键值（Keys）：
step number（步骤编号）description（步骤描述）tool name（工具名称）args（参数）
- 明确输出格式要求 ：系统提示词中明确加入了
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JSON 格式计划解析 (Formatting plan as JSON)
当用户输入"你们有100美元以下的圆形太阳镜现货吗？"时，LLM 不再输出一段文字，而是输出一个名为
"plan"的 JSON 数组。的具体步骤如下：- 步骤 1 (Step 1) :
"step": 1：第一步。"description": "Find round sunglasses"：描述这一步的目的是"查找圆形太阳镜"。"tool": "get_item_descriptions"：关键，它精准指定了系统需要调用的函数/API名称。"args": {"query": "round sunglasses"}：它提取了用户的需求，转化为传递给该工具的具体参数
- 步骤 2 (Step 2) :
"step": 2"description": "Check available stock"：目的是"检查可用库存"。"tool": "check_inventory"：指定调用查库存的工具。"args": {"items": "results from step 1"}：展现了逻辑链条。它知道这个工具需要输入参数，而这个参数来自于"步骤1的结果"。
- 步骤 1 (Step 1) :
在真实的软件开发中，如果 LLM 输出文本，你需要写复杂的正则表达式去提取工具名字和参数，非常容易出错。而如果是 JSON，开发者可以用一行代码（如 Python 的 json.loads()）直接将其转化为字典对象，提取 tool 和 args 直接运行。
这种JSON格式相比于用普通文本写计划，可以让下游代码更清晰的解析出计划的每一步，从而可以可靠的逐步执行。
除了JSON，也可以使用XML，也有用markdown的，但是解析的时候稍有模糊。纯文本是最不可靠的！
关于让LLM进行规划，还有一个非常巧妙的思路，可以让LLM输出非常复杂的计划并可靠的执行，那就是让LLM编写代码，并用代码表达计划。下面会详细说明。
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