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。

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“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》

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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”。

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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。

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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”。

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四、规划模式的工作流程

书中将 Planning Pattern 分为四个关键阶段👇

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。

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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👇

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。")

📘 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。

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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👇

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。

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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。

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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：

Plan → Execute → Observe → Reflect → Replan

这被称为PEOR循环（Planning-Execution-Observation-Reflection）。

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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”。

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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👇

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。

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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。

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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。

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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。

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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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