如何实现的就是Deep Agent 任务规划（Planner）

规划任务的本质是：LLM 使用 HTN + ToT + Self-Projection 构建深层任务图，再结合工具信息、生存反馈、过程评估，不断迭代优化任务计划，最终形成可执行的行动序列。

0. 任务规划（Task Planning）是什么？

在 Deep Agent 内部，Planner 的功能不是“展开步骤”，而是：

构建一个可执行的任务图（Task Graph / Plan Tree）——包括子任务、依赖、工具选择、预期输出、失败恢复策略。

Planner 决定 Agent “怎么做”，Executor 决定“如何执行”。

1. Deep Agent Planner 的总体架构

Planner 一般由 五个模块组成：

Task Understanding（任务理解）
HTN / 层级任务分解（Hierarchical Task Networks）
Tool-Aware Decomposition（基于工具可行性的任务分解）
Plan Graph Construction（计划图构建）
Self-Projection（未来步骤预测）与 Plan Refinement（计划调整）

下面逐一讲透。

2️⃣ Task Understanding（任务理解）

Planner 首先会把用户输入转换为一个结构化任务：

任务理解的典型结构：

{
  "goal": "构建一个 OTA 固件升级系统",
  "constraints": ["使用 Python", "提供 REST API", "有设备状态查询"],
  "deliverables": ["代码仓库", "API文档", "测试"],
  "environment": {
    "tools": ["python_repl", "file_system", "http_request"],
    "context_files": [...]
  }
}

这部分一般由一个 LLM Prompt + 系统上下文共同决定。

3️⃣ HTN：Hierarchical Task Decomposition（层级任务分解）

HTN 是现代 Deep Agents 的主流框架（OpenAI、Anthropic、Google、AutoGPT 都逐渐转向 HTN）。

HTN 的核心思想：任务 = 方法（methods） → 子任务（subtasks）

例如：

Goal: Build OTA System
Method M1:
  1. Create backend structure
  2. Implement firmware upload
  3. Implement device status
  4. Create scheduler
  5. Add tests

LLM 会根据已有工具、上下文、约束，生成多种可选 Method，然后选择最优一个。

为什么 HTN 重要？

可解释（你能看到任务树）
可回滚（某个节点失败 → 只重跑该节点）
便于评测（Progress Rate = 完成节点数 / 总节点数）
可长期任务执行（树深越大，支持的动作序列越长）

4️⃣ 任务树是怎么“生成”的？（核心算法）

这是 Deep Agent Planner 的关键：
不是一次性“写出步骤”，而是通过多轮搜索生成任务树。

常用方法：

(1) Top-down 多轮推理（LLM 为 node expander）

每次展开一个节点：

Task → Subtask 1, 2, 3…
    Subtask 1 → Sub-subtask 1.1, 1.2…

类似深度优先搜索（DFS）+ 结果修正。

(2) Tree-of-Thought（ToT）式多路径展开

Planner 不是只展开一条路径，而是：

展开多条候选路径
使用 LLM Judge/PRM 评分
选择最优 plan → commit 到执行轨迹

你之前做的 PRM/LLM Judger 就是用在这一环。

(3) Self-projection（未来预测）

很多 Deep Planner 会问 LLM：

“假设你按这个计划执行，未来可能遇到什么问题？”

模型在 planning 阶段就能提前修正：

依赖冲突
工具不可用
缺少文件 / 缺少环境
步骤顺序问题

这是 GPT-o 系列和 Claude 3.7 的强杀招。

(4) 约束求解（Constraint Satisfaction）

使用 LLM 生成计划 → 约束求解器检查：

任务顺序是否符合依赖
工具是否足够执行
输出格式是否满足要求

类似“计划编译器”。

5️⃣ Plan Graph（任务图）最终长什么样？

典型结构：

{
  "plan": {
    "nodes": [
      {"id": 1, "task": "Analyze requirements"},
      {"id": 2, "task": "Design architecture", "depends_on": [1]},
      {"id": 3, "task": "Setup repo", "depends_on": [2]},
      {"id": 4, "task": "Implement API", "depends_on": [3]},
      {"id": 5, "task": "Add tests", "depends_on": [3]},
      {"id": 6, "task": "Integration", "depends_on": [4,5]}
    ]
  }
}

这是一个 DAG（有向无环图）。
Executor 会用 topological sort 决定执行顺序。

6️⃣ Planner 如何选择工具？

规划步骤会包含：

动作类型
工具选择
输入 / 输出格式

示例：

Task: 获取设备状态
→ Action: http_request
→ Endpoint: /device/status
→ Expect: JSON schema = {...}

Planner 会基于：

任务目标
可用工具（tool registry）
文件系统状态
历史调用成功率

生成最优工具链。

7️⃣ 规划的执行与修正（Plan Execution Loop）

Deep Agent 的 Planner → Executor → Reviewer 构成闭环：

步骤：

Planner 生成任务树
Executor 执行下一个节点
Reviewer/PRM 检查结果
如果失败
- Planner 调整节点（replan）
- 或替换子任务
- 或调整工具

这使得 agent 可以：

修复代码
重写步骤
调整策略
重新规划部分任务树

8️⃣ 深度规划器对模型能力的要求（GPT-5 / o3 为什么这么强？）

Planner 的效果高度依赖模型具备以下能力：

① 结构化推理（structured reasoning）

模型要能输出 JSON、任务树、方法描述。

② 长序列一致性

任务树可能长达 50–200 步，需要模型不崩溃。

③ 自我投影能力（self-projection）

模型必须能“预测如果执行，会发生什么”。

④ 代码能力（codegen + debug）

因为大部分任务最终落地成工具链调用 & 代码执行。

⑤ 反思能力（self-reflect）

Planner 需要能主动发现自己生成的 plan 有问题。

9️⃣ 如何工程上构建一个 Planner？

下面是一个最简版可运行 Planner（Python）结构：

planner/
  ├── parser.py        # 任务解析
  ├── htn.py           # 层级任务分解
  ├── tool_selector.py # 工具选择
  ├── grapher.py       # 构建任务图
  ├── evaluator.py     # 计划质量评估
  └── planner.py       # 主入口

planner.py（伪代码）

class Planner:
    def __init__(self, llm, tools):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
    def plan(self, user_goal):
        # Step 1: Task understanding
        task_spec = self._parse_goal(user_goal)
        # Step 2: HTN decomposition
        htn = self._htn_decompose(task_spec)
        # Step 3: Add tool info
        htn = self._attach_tools(htn)
        # Step 4: Build task graph
        graph = self._build_graph(htn)
        # Step 5: Evaluate plan quality (LLM Judge)
        score = self._evaluate(graph)
        return graph, score

实际企业级 Planner 的强化要素（重点）

① 规划缓存（Plan Cache）

同类任务不必重新规划 → 大幅降低成本。

② 动态 replanning

执行过程中根据上下文变化重新规划剩余节点。

③ 模型混合（Mixture-of-Agents）

Planner 用 o3-mini
执行时用更便宜模型
反思用 PRM/LLM judge

④ Plan Compression（计划压缩）

将 100 步任务压缩为 10 层抽象步骤 → 提升稳定性。

⑤ 任务树可视化（企业必备）

用于：

Debug
演示
风控审批（尤其金融/能源）

posted @ 2026-02-01 09:24 yangykaifa 阅读(4) 评论(0) 收藏举报

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