掌握 Agent 的核心：Planning 如何让大模型持续规划目标（收藏学习）

本文深入探讨了 Agent 与 ChatBot 的本质区别在于 Planning 能力。传统认知认为 Agent 更聪明，但实际上，它们的关键优势在于持续规划目标的能力。文章详细阐述了 Planning 的八个核心维度，强调其持续演进和动态调整的特性，并从五个层次解析了成熟的 Planning 体系。最后，文章指出 Planning 正在从静态计划转向全局状态管理，成为 Agent 的控制中心，真正拉开 Agent 差距的将是 Planning 能力。

回答一个问题，只需要一次推理；完成一个目标，需要持续规划。

Planning，不是 Agent 的一个能力，而是 Agent 与 ChatBot 最本质的区别。

过去几年，大模型让 AI 拥有了前所未有的推理能力。

我们习惯了向 ChatGPT 提问，向 Claude 请教，向 Gemini 获取答案。

于是，很多人自然而然地得出一个结论：

Agent = 更聪明的大模型。

但真正开始开发 Agent 后，你会发现事情远没有这么简单。

为什么 Claude Code 可以连续修改几十个文件？为什么 Codex 能自己运行测试、分析日志、再继续修改代码？为什么 Manus 可以持续搜索网页、阅读资料、整理报告，而不是搜索一次就结束？

答案并不是模型更聪明，而是它们拥有了一种 ChatBot 不具备的能力：

Planning。

真正优秀的 Agent，不是一直在回答问题，而是一直在规划下一步应该做什么。

ChatBot 在回答问题，Agent 在完成目标

先来看两个完全不同的任务。

第一个：Python 怎么排序？

对于 ChatGPT 来说，这几乎没有 Planning。一次推理，一次回答，任务结束。

第二个：帮我重构整个支付模块。

事情就完全不同了。真正的 Agent 需要经历一个复杂的过程：理解需求、分析项目、拆解任务、制定计划、修改代码、运行测试、发现问题、重新规划、继续执行……

注意，这里面最重要的不是"写代码"，而是：Agent 每完成一步，都需要重新决定下一步应该做什么。

这正是 Planning 的核心。

因此，我越来越倾向于一个观点：

ChatBot 思考一句话，Agent 思考整个任务。

Planning 不是生成一份 Todo List

很多文章介绍 Planning，都会给出类似这样的例子：

Task 1 Task 2 Task 3 Task 4

然后告诉你：Agent 已经完成了 Planning。

其实，这只是任务拆解。

真正的 Planning，要远比这复杂。

一个成熟的 Planner 至少需要同时维护八个维度：

举个例子。如果用户要求"开发一个支付系统"，真正的 Planner 并不会只是列出几个 Todo。

它需要知道：

数据库是否已经存在？

是否需要兼容历史接口？

哪些模块可以并行开发？

哪些任务风险最高？

当前环境是否允许执行？

Planning 本质上更接近于项目管理（Project Management），

而不是待办事项（Todo List）。

真正的 Planning，是一个持续演进的过程

这是很多人最容易忽略的一点。大家总觉得 Planning 是开始执行之前的一步。实际上，真正优秀的 Agent，Planning 一直都在发生。

制定计划 → 执行 → 发现 Bug → 重新规划 → 继续执行 → 新增需求 → 再次规划 → 继续执行

Planning 从来不是 Plan Once，而是 Continuous Planning（持续规划）。环境一直在变化，目标一直在变化，任务一直在变化，Planning 当然也必须变化。

这一点，也是 Agent 与 Workflow 最大的区别：

• Workflow

提前设计流程，环境变化，流程不变

• Agent

根据环境，不断调整计划

一个成熟的 Planning，至少包含五个层次

事实上，Planning 并不是一个单独模块，而是一套层层递进的能力体系。

第一层：Goal Planning（目标规划）

第一步不是规划任务，而是理解目标。

例如："帮我优化系统性能。“真正的问题不是"优化什么”，而是"优化到什么程度？"目标是否可以量化？是否有截止时间？是否存在约束？如果 Goal 都没有理解清楚，后面的 Planning 都没有意义。

第二层：Task Planning（任务规划）

确定 Goal 之后，Agent 才开始拆解任务。例如：分析数据库 → 优化 SQL → 增加缓存 → 压测 → 验证结果。

注意，真正的 Task 并不是固定的，它会不断增加、删除、调整。Task 本身也是动态的。

第三层：Execution Planning（执行规划）

真正优秀的 Agent，不仅知道做什么，更知道什么时候做。哪些任务可以并行？哪些任务必须等待？哪些任务失败可以跳过？哪些任务必须立即执行？

Execution Planning 更像一个调度器（Scheduler），它决定了 Agent 的执行效率。

第四层：Recovery Planning（恢复规划）

现实世界从来不会按照计划进行。编译会失败，接口会超时，网页会打不开，权限会不足。如果 Agent 每失败一次就终止任务，它永远无法真正工作。

因此，一个成熟的 Planner 必须具备 Recovery Planning：执行失败 → 分析原因 → 重新选择方案 → 继续执行。真正优秀的 Agent，不是不会失败，而是失败之后知道下一步应该怎么办。

第五层：Evolution Planning（演进规划）

这是目前很多 Agent 还没有完全做到的一层。任务结束之后，Planning 并没有结束。Agent 应该思考：哪些步骤可以优化？哪些经验值得记录？哪些错误以后应该避免？哪些流程可以自动化？

这些经验会进入 Memory。下一次 Planning，Agent 会变得更快、更准确、更稳定。Planning，也开始拥有了成长能力。

Planning 正在从"制定计划"演进为"管理目标"

过去，我们理解 Planning 就是生成一份计划。今天，我越来越觉得：真正的 Planning，是维护整个 Goal 的生命周期。

例如，一个 Goal"持续优化系统性能"可能持续半年甚至几年。这时候，Planning 已经不是"生成一份计划"，而是不断推动 Goal 向前发展。

因此，我更喜欢这样一句话：

Planning 不是生成一个计划，而是持续维护一个目标。

这是 Agent 与传统 Workflow 最大的区别。

Multi-Agent 正在改变 Planning

随着 Multi-Agent 的发展，Planning 又开始发生新的变化。过去，Planning 负责拆任务；未来，Planning 开始调度 Agent。

Planning 不再关心"谁执行"，而是哪个 Agent 最适合执行。这也是未来 Agent Orchestration 的方向。

AI 的 Planning，正在从静态走向动态

如果总结过去几年 Planning 的演进，可以看到一个非常明显的趋势：

第一阶段：静态计划

一次生成，执行结束

第二阶段：动态调整

执行过程中不断修改

第三阶段：全局状态管理

Planning 不再只是任务规划，它开始维护 Goal、Workspace、State、Memory、Context 等整个 Agent 的运行状态

Planning，已经成为 Agent 的控制中心。

总之

很多人认为，大模型最大的突破是拥有了推理能力。

事实上，真正改变 Agent 的不是推理，而是 Planning。

推理解决的是：下一句话应该怎么回答？

Planning 解决的是：下一步应该怎么推进目标？

这是两个完全不同的问题。

优秀的 Agent，并不会因为模型参数更大而领先。真正拉开差距的，将是它们的 Planning 能力——谁能更准确地理解目标、更灵活地调整计划、更高效地协调执行、更持续地从经验中学习，谁就能构建出真正智能的 Agent。

因此，Planning 的准确定义是：

Planning 不是 Agent 的一个模块，而是 Agent 持续推进目标的核心能力。

因为对于 Agent 来说：回答问题，只是开始。

最后

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• 提示工程的意义和核心思想
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• …

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• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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第四阶段（20天）：商业闭环

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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