Planning Agent:基于大模型的动态规划与ReAct机制,实现复杂问题自适应执行求解在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着日益复杂的决策问题。传统的数据分析工具往往难以应对多步骤、多依赖的复杂问题求解。例如,当企业需要分析"北美市场 Q1-Q2 主要产品的销售增长趋势并识别关键驱动因素"时,传统工具可能需要人工依次完成数据收集、清洗、分析、可视化等多个环节,不仅效率低下,还容易因人为因素导致误差。 本文介绍一种基于 Planning Agent 的智能规划引擎,它通过目标理解、任务分解、动态规划和自适应执行等核心技术,实现了复杂问题的端到端求解。从代码执行记录可以看到,该引擎成功处理了