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论文简介随着大规模语言模型（LLMs）展现出显著的智能，将LLMs用作自主代理的 规划 (planning) 模块的进展吸引了更多关注。 这项综述首次提供了关于基于LLM的代理规划的系统视角，涵盖了旨在提高规划能力的最新工作… Planner (规划者)、Executor (执行者) 和 Tool Handler (工具处理者) 这三大核心组件在 Agent 架构中的解耦与协作机制。 理解它们如何协同工作，是构建健壮、高效智能体的关键。 根据引入的规划器类型，分为两类: 符号规划器 （Symbolic Planner）: 基于形式化模型，如PDDL，使用符号推理来找到从初始状态到目标状态的最优路径。 神经规划器 （Neural Planner）: 通过强化学习或模仿学习技术训练的深度模型，针对特定领域展现出有效的规划能力。

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当我们谈论LLM支撑的Agent时，规划模块（Planning Module）是它们智能行为的核心。 想象一下，如果你要完成一项复杂的任务，比如组织一场大型活动，你可能会把它分解成一系列小任务，然后逐一解决。 • 符号规划器 （Symbolic Planner）: 基于形式化模型，如PDDL，使用符号推理来找到从初始状态到目标状态的最优路径。 • 神经规划器 （Neural Planner）: 通过强化学习或模仿学习技术训练的深度模型，针对特定领域展现出有效的规划能力。 AI Agent 设计模式中的 Planning（规划模式），赋予了 AI 自主分解任务、制定执行计划的能力，使其在处理复杂任务时更加高效灵活。 本文详细介绍了 Planning 模式的运作机制、规划流程、使用建议以及实际应用案例，并对其未来发展进行了展望。

Plan and execute agents promise faster, cheaper, and more performant task execution over previous agent designs

Learn how to build 3 types of planning agents in langgraph in this post. 下面通过代码构建一个最基本的 Agent，不过这里有必要提前了解几个关键概念，有助于更好地理解 Agent 的工作过程。 AgentAction：它主要包含两部分信息， tool 表示 Agent 将要调用的工具的名称， tool_input 表示传递给这个工具的具体输入。 In the following example, we will show you how to use the planning module to analyze your database To run this example, please install the dependencies according to previous instructions.

你可以在多 agent 设置中实现反思：一个 agent 规划并采取行动，另一个 agent 在每个步骤或多个步骤后评估结果。 如果 agent 的响应未能完成任务，你可以提示 agent 反思失败的原因以及如何改进。