核心思想

• 智能行为不仅是对输入的即时反应，还需要 远见、任务分解 和 策略制定。
• 规划模式的核心：Agent 能够从初始状态出发，制定一系列行动，逐步迈向目标状态。
• 规划不是预先固定的，而是 动态生成 的，并且需要 适应性。
  

规划模式概述

• 用户只需定义 “做什么”（目标与约束），而不是 “怎么做”。
• Agent 的任务：理解初始状态（如预算、人数、日期）与目标状态（如活动成功预订），并生成最佳行动序列。
• 适应性：当环境变化（如场地不可用、供应商满档），Agent 会重新评估并调整计划，而不是失败。
• 权衡：
  • 灵活性 vs 可预测性。
  • 如果任务解决方案已知且可重复，使用固定工作流更高效。
  • 是否需要规划，取决于问题是“需要发现如何做”，还是“已经知道如何做”。

实际应用与用例

1. 流程自动化

   • 如新员工入职：创建账号 → 分配培训 → 部门协调。
   • Agent 生成逻辑顺序的计划，调用工具并管理依赖关系。

2. 机器人与自主导航

   • 规划用于路径生成与状态空间遍历。
   • 优化时间、能耗，同时遵守约束（避障、交通规则）。

3. 信息综合

   • 研究报告：信息收集 → 数据总结 → 内容结构化 → 迭代完善。
   • 客服场景：诊断 → 解决方案 → 升级。

本质：规划模式让 Agent 从 反应式 转向 目标导向。

Google DeepResearch（Gemini）

• 基于 Agent 的自主研究系统。
• 特点：
  • 将用户请求分解为研究计划 → 用户可修改 → 执行迭代搜索。
  • 动态调整查询，识别知识缺口，整合结果。
  • 输出：多页结构化报告，含引用、图表、音频概述。
• 应用场景：
  • 竞争分析：收集市场趋势、竞品规格、舆情、营销策略。
  • 学术研究：文献综述、概念演化、研究前沿绘制。
• 优势：自动化迭代搜索，覆盖更广信息源，减少偏差，提升研究效率。

概览与经验法则

• 是什么：解决复杂问题的结构化方法，将目标分解为可执行步骤。
• 为什么：避免系统在多步骤任务中混乱，提升执行力。
• 经验法则：
  • 当任务过于复杂，无法单步完成时使用。
  • 适合多步骤自动化，如研究报告、入职流程、竞争分析。

关键要点

• 规划让 Agent 将复杂目标分解为顺序步骤。
• 对多步任务、工作流自动化、复杂环境导航至关重要。
• LLM 擅长基于任务描述生成逐步方法。
• 明确提示或任务设计能鼓励 Agent 进行规划。

结论

• 规划模式是 Agent 从反应式到战略执行者 的关键。
• LLM 提供了核心能力：自主分解目标 → 生成可执行步骤。
• 应用范围从简单的写作计划到复杂的动态研究系统。
• 它是连接 人类意图 与 自动化执行 的桥梁，使 Agent 能够管理复杂工作流并产出全面结果。