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摘要:本文探讨了AI Agent任务规划的关键技术与演进路径,指出规划能力是模型从语言理解迈向自主决策的核心瓶颈。文章系统分析了四代规划算法:Chain-of-Thought的线性推理、ReAct的推理-行动循环、Tree of Thoughts的多路径搜索、以及LLM+P的符号规划融合,揭示了不同范式在数学本质(如POMDP求解、树搜索复杂度)和工程实现上的差异。通过代码示例和对比表格,展示了各

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