Agent Planning & Task Decomposition/ 智能体规划与任务分解

智能体规划与任务分解（Planning & Task Decomposition）是Agent将复杂目标自动拆解为可执行的子任务序列的能力——从「我要做什么」到「我先做什么、再做什么」的系统化思考过程，是Agent从简单问答进化为自主完成多步骤复杂任务的核心能力，也是区分「工具调用」和「自主Agent」的关键分水岭。

1. 自上而下规划（Top-Down Planning）

Agent在行动前对整个任务进行完整分解，生成树状子任务结构（Task Tree），然后按顺序或依赖关系依次执行。典型代表为 Hierarchical Task Network（HTN）和 Plan-and-Solve（PS）方法。优点是计划全局可控，缺点是难以应对执行过程中的意外变化。适合结构化程度高的任务（如软件部署流程、数据处理流水线）。

1. 自下而上规划（Bottom-Up Planning）

Agent不预先做完整的全局规划，而是在执行过程中动态决策下一步做什么。每一步基于当前观察到的结果即兴发挥。典型代表为 ReAct（思考-行动-观察循环）和 Tree-of-Thoughts（多路径探索）。适合开放性强、不可预测的任务（如网页导航、客服对话）。缺点是可能陷入局部最优或遗漏关键步骤。

1. 混合规划（Hybrid Planning）

先做高层次的粗粒度规划（High-Level Plan），然后对每个子任务在执行时再做细粒度的动态规划。结合了自上而下的全局视角和自下而上的灵活性。典型代表为 LLM+P（用PDDL形式化语言做高层规划）、SayCan（机器人领域的可行方案筛选）。这是当前最先进的Agent规划方案，兼顾效率与灵活性。

• 测试一：规划覆盖率测试（Coverage Rate Test）

• 操作：设计一个需要5-8步的复合任务（如「从网页抓取数据→清洗→分析→生成报告→发送邮件」），给Agent但不说具体步骤，看Agent能否分解出所有必要子任务

• 工具：LangSmith Hub (https://smith.langchain.com/hub) 或 OpenAI Playground (https://platform.openai.com/playground)

• 指标：规划覆盖率（Coverage Rate）= 分解出的子任务数 / 实际需要的子任务数；遗漏率（Missing Rate）= 遗漏的关键步骤数

• 测试二：规划质量与效率评估（Quality vs Efficiency Test）

• 操作：对同一个任务，分别用 Top-Down、Bottom-Up、Hybrid 三种规划方式执行，对比完成率和效率

• 工具：LangChain (https://www.langchain.com) AgentExecutor 或 AutoGPT (https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) planner 模块

• 指标：完成率（Completion Rate）、每步平均耗时、Token效率（Tokens per Completed Task）

• 测试三：动态重规划能力测试（Replanning Robustness Test）

• 操作：Agent正在执行时中途改变外部条件（数据库不可用、预算改变），观察能否自动调整计划

• 工具：自定义Mock Server 或 CrewAI (https://www.crewai.com) Process 模块

• 指标：重规划成功率（Replanning Success Rate）、从干扰到恢复的时间（Recovery Latency）

• 测试四：规划幻觉与可行性测试（Planning Hallucination Test）

• 操作：观察Agent是否规划了依赖不存在/无权访问的工具或逻辑上不可行的任务

• 工具：自定义日志分析脚本，提取规划中的工具调用与实际工具注册表交叉验证

• 指标：规划幻觉率（Planning Hallucination Rate）= 不可行子任务数 / 总子任务数

1. 过规划（Over-planning）——用大量Token做完美计划，结果大部分步骤从未被执行。设置规划深度限制（max_plan_depth=3~5）和Token占比监控（超过总Token 30%触发简化）。

1. 规划与执行脱节——Agent做了完美计划但实际干的是另一套，计划变装饰品。根因是Planner和Executor之间反馈回路断裂，引入Plan-Tracking机制，偏差超阈值触发Replan。

1. 任务粒度失控——分解太粗（「写一份报告」作为一步）让Executor无从下手；太细导致组合爆炸。动态粒度策略：高层粗粒度，执行到具体子任务时再自动细粒度分解。

• Plan-and-Solve 论文（Wang et al. 2023）: https://arxiv.org/abs/2305.04091

• Tree-of-Thoughts（Yao et al. 2023）: https://arxiv.org/abs/2305.10601

• LLM+P（Liu et al. 2023）: https://arxiv.org/abs/2304.11477

• Anthropic Building Effective Agents: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/agent

• SayCan（Google Robotics 2022）: https://saycan.github.io/

• LangGraph 规划模块文档: https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/plan-and-execute/