【agentic专题】 planning专题学习与面经
一、从“一问一答”到“做完一件事”
在专题《react》我们提到过，原生的react目光比较短浅，做出的决策是 “想一点 → 做一步”，而在我们的科研、工作中，往往还需要应对长远规划、多阶段子任务的场景。例如
如果我们仍然用传统 LLM 的思路：
那它本质上还是一个“一问一答”的 QA Bot，只是回答变长了而已, 中间过程无法感知执行是否成功（代码跑没跑通、网页抓没抓到）；不会根据中途失败重规划（比如某个 API 不存在、权限不足）；
这和我们心目中“能真正完成任务的 Agent”还差着一整层抽象：
因此，Pre-Act 提出ReAct通常是“即时思考 + 即时动作”，对复杂任务效果有限，提出了“先做多步规划，再结合 ReAct 执行”的框架，也就是 Planning (规划)。
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先回顾一下我们在 ReAct 章节里出现过的 Chain-of-Thought（CoT）：
Q: 2 + 3 * 4 = ?A:Step 1: 先算乘法 3*4 = 12Step 2: 再算加法 2 + 12 = 14所以答案是 14CoT 做的事情是：在一次回答过充中，把推理过程展开成一条“思路链”。尽管它能够激活大模型的推理能力，但是他依然存在着两个限制：
? 推理过程只能在单词问答中起作用，无法适用于跨多轮、跨任务
? 没有执行的概念，只是把推理写成文字。
Planning 不只是“在脑子里过一遍”，而是把顺序写成一个“可执行的任务表”，并把这些步骤交给下游 Agent 逐步执行
如果再“工程化”一点，可以让 LLM 直接输出结构化 Plan，比如 JSON：
[ { "step": 1, "description": "收集 RAG 基础定义与优缺点", "need_retrieval": true }, { "step": 2, "description": "整理 RAG 全流程说明和流程图", "need_retrieval": false }, { "step": 3, "description": "实现一个基于 PDF + FAISS 的 RAG 示例代码", "need_retrieval": false }, { "step": 4, "description": "撰写前言、总结，并补充延伸阅读", "need_retrieval": true }]二、静态 Prompting 视角的 Planning
这类范式不需要重新训练模型，也属于一种高级的prompting的技术，可以分为三类范式：Plan-Then-Act、ReAct + 轻规划、Tree / Graph Planning。这类范式的共同本质还是在“怎么 prompt 这个 LLM 去规划”。
① Plan-Then-Act：
典型交互可以长这样：
User: 帮我写一篇 RAG 入门博客，最后给一个 Python+FAISS 的 Demo。LLM（Planner 输出）:1. 解释什么是 RAG 以及解决什么问题2. 画出一个典型 RAG 流程（构建知识库→检索→过滤→压缩→拼 prompt）3. 给出一个基于 pdfplumber + SentenceTransformer + FAISS 的代码示例4. 写一个总结和延伸阅读
② ReAct + 轻规划
按照经典的ReAct范式 Thought → Action → Observation 循环，直接把每一个 Thought 理解成局部的小 Plan，例如:
其实这本身也是一种 Planning，只不过是局部、小步、滚动式的规划：
③ Tree / Graph Planning
再往前一步，可以让 Agent 不只输出一条线性的 Plan，而是针对一个问题，生成多个候选思路 / 子计划，并且在这些思路上进行树搜索 / 图搜索，选择最优路径。典型代表包括：
Tree-of-Thoughts（ToT）：多条思路作为树节点，逐步扩展与回溯；LATS / 类 MCTS 搜索：把 LLM 当作“策略 + 评估函数”，在搜索树上走多步。
三、代码实现
3.1 plan-then-act 代码实现
首先将代码实现拆成两个步骤：
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plan_task：让 LLM 输出结构化 Plan（JSON）；execute_plan：按步骤执行 Plan，每步可以接 RAG / Memory / 甚至 ReAct。plan_task代码实现
import jsondef plan_task(user_goal: str, llm) -> list: """ 调用 LLM，把复杂目标拆成 3~7 步的结构化计划。 """ prompt = f""" 你是一个任务规划助手。现在有一个复杂目标，请你把它拆分成 3~7 个有序子任务。 要求： 1. 每个子任务尽量原子化，可以独立完成。 2. 标明该步是否需要调用外部知识库（RAG）（例如需要查 PDF / 文档 / 网页）。 3. 只输出 JSON 数组，不要多余解释。 JSON 元素字段： - "step": 整数，从 1 开始 - "description": 这一步要做什么 - "need_retrieval": true 或 false 用户目标：{user_goal} """ # 假设 llm(prompt) 直接返回一个字符串形式的 JSON resp = llm(prompt) plan = json.loads(resp) return planexecute_plan 代码实现
def execute_plan(plan: list, llm, retriever=None, memory=None): """ 逐步执行规划好的子任务。 retriever: 检索函数，例如 RAG 的 retrieve_docs(desc) -> [doc1, doc2, ...] memory: 一个简单的 Memory 对象，支持 get_recent() / write(...) """ for step in plan: desc = step["description"] need_ret = step.get("need_retrieval", False) # 1️⃣ 按需要触发 RAG 检索 context = "" if need_ret and retriever is not None: docs = retriever(desc) # 简单拼一下，也可以在这里先做摘要 context = "".join(docs) # 2️⃣ 从 Memory 里拿最近若干条历史记录（可选） history = "" if memory is not None: history = memory.get_recent() # 3️⃣ 让 LLM 专注完成“当前这一步” sub_prompt = f""" 你正在执行一个多步任务中的第 {step["step"]} 步。 当前子任务描述： {desc} 可用资料（可能为空）： {context or "【无外部资料】"} 历史记录（可能为空）： {history or "【无历史记录】"} 请只完成当前这一步，不要提前执行后续步骤。 """ sub_answer = llm(sub_prompt) print(f"[Step {step['step']}] 子任务说明：{desc}") print(f"[Step {step['step']}] 输出：{sub_answer}") # 4️⃣ 把结果写入 Memory（如果有的话） if memory is not None: memory.write( role="assistant", content=f"[Step {step['step']}] {sub_answer}" )
Langchain 在早期就将这两个方法封装，实现如下：
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRunfrom langchain_experimental.plan_and_execute import ( PlanAndExecute, load_chat_planner, load_agent_executor,)llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)tools = [DuckDuckGoSearchRun()]planner = load_chat_planner(llm) executor = load_agent_executor(llm, tools, verbose=True)agent = PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor, verbose=True)res = agent.invoke({"input": "帮我调研三篇关于 RAG+RL 的论文并输出一个中文总结"})print(res["output"])3.2 ReAct + 小步规划 代码实现
在工程习惯里，80% 的场景用 ReAct + 小步规划 就足够了。在 LangChain 中并没有一个单独叫做 “Planning 模块” 的东西——ReAct Agent 自己就是一种“把 planning 揉进每一次 Thought”的滚动式小步规划。所以这里的实现可以直接复用 LangChain 的 ReAct Agent 代码：
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agentfrom langchain import hubfrom langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRunfrom langchain_core.tools import tool# 1. LLMllm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)# 2. 定义工具search = DuckDuckGoSearchRun()@tooldef calculator(expr: str) -> str: """计算一个数学表达式，例如 '1+2*3'。""" import math try: return str(eval(expr)) except Exception as e: return f"error: {e}"tools = [search, calculator]# 3. 用官方 hub 上的 ReAct prompt 模板prompt = hub.pull("hwchase17/react") # 4. 创建 ReAct Agent（底层是一个 Runnable 序列）agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)# 5. 外面再包一层 AgentExecutor，负责 loopagent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)result = agent_executor.invoke({"input": "帮我查一下北京今天天气，再算一下 1+2*3"})print(result["output"])四、Planning 的常见面经
? 1. 你们的 Planner 会胡编步骤（调用不存在的 API、假设有一个根本没有的文档），这种 planning hallucination 你是怎么处理的？
? 回答思路: 我一般会把这个问题拆成三层：别让它乱想 → 想完先审一遍 → 真执行时还能纠错。
1）先“缩小想象空间”：不要给它机会乱编世界
显式给 Planner 一份“世界说明书”： 在 prompt 里列清楚：可用的工具 / API 名单（名字 + 功能）能访问到的数据源 / 文件禁止的行为（删库、写线上、访问外网等等）
用结构化字段把它“锁死”，比如要求输出：
这样它就没法随手来一句 "tool": "call_magic_api"。
2）Planner 说完不算数：先过一遍“Plan 校验器”
Planner 输出的是 JSON，不是散文，这就很好做事了：
Schema 校验：字段是不是全了？类型对不对？tool / action_type 是否在允许集合里？step 是否是 1,2,3… 递增？规则校验（跟业务绑），比如：调“写库”之前，plan 里必须出现过“备份 / 权限检查”这类步骤；某些高危工具只允许出现在最后 N 步。
简单伪代码可以这么说（面试不用真写）：
def validate_plan(plan): for step in plan: if step["tool"] not in ALLOWED_TOOLS: return False, f"非法工具: {step['tool']}" return True, ""如果校验挂了，就把错误信息 + 原 plan 一起丢回给 LLM，让它重写：
? 2. Planner 的规划粒度不合适：太碎 or 太粗如何解决？
这个问题其实就是在问你： “怎么控制 step 粒度，让 plan 既好执行，又不啰嗦。”
我一般会先说明：我看两个指标：
步数：是不是一上来就 20、30 步；单步复杂度：这一行是不是抽象到根本没法直接执行。
然后分别讲“太碎”和“太粗”。
1）Plan 太碎：步骤爆炸、调用次数拉满
症状：
Planner 把任务拆成 20+ 步，每一步就是“调用一下这个 API / 打一次日志”，
结果：
执行很慢，工具调用次数爆炸；整个 orchestration 变得非常啰嗦。我的处理方式：让 Planner 只做“人类级别的大纲”，微观步骤交给 ReAct。? 做法 1：在 Prompt 上限步数 + 定义“合适粒度”在 Planner 的 prompt 里直接写：也可以给反例：❌ “第 1 步：打印日志；第 2 步：调用接口 A；第 3 步：打印日志；……”✅ “第 1 步：从系统 A 拉取原始数据并记录关键日志。”
? 做法 2：两层结构 —— 上层粗规划，下层 ReAct 细化
外层 Planner：只关心“阶段级任务”，比如：探索数据 / 训练模型 / 写总结；内层 Executor（一般是 ReAct Agent）： 在每个阶段内部自己 Thought → Action → Observation，决定具体调多少次工具。
? 做法 3：运行时加一个“plan 太碎”的自动检查
当 Planner 一直给出 12、15 步时，我会：直接在 orchestration 里 reject 这个 plan；返回一个 “步数过多，请合并相邻步骤，控制在 7 步以内” 的系统消息，让 LLM 重新规划。
2）Plan 太粗：一句话干十件事，Executor 根本没法执行
症状：
一个 step 写：“完成所有实验并写完论文结论”，Executor 完全不知道从哪一步开始。
我的做法：让 Planner 对“单步可执行”负责，必要时再做二级拆解。
? 做法 1：在 Prompt 里定义“什么叫可执行的 step”
写 prompt 的时候直接告诉它：
每一步需要做到：- 单步是可执行的：一个子 Agent 可以在若干次工具调用内完成。- 避免过于抽象的表达，如“完成所有实验并写完论文”。给个对比例子：
❌ “完成 RAG 系统的所有实现和测试”✅ “基于现有 PDF 文档构建向量索引，并保存到本地目录 X”。
? 做法 2：对过于抽象的 step 再开一个“局部 Planner”
执行时，如果检测到 step 描述明显太模糊（比如包含太多“完成所有 XXX”这类）：Executor 不直接硬上；而是触发一个 小 Planner，专门针对这一步做二次拆分
五、总结
本章主要介绍了PLANNING的基本概念、基本范式、代码实现以及常见面经。基本范式主要介绍了静态类型的范式，本质上还是属于高级的prompting，当我们学习完智能体的全部功能后，会将rag、react、memory、planning等逐步升级为真正的agentic RL。除此之外，目前的代码还是基于langchain实现的，为了能够紧跟前沿技术，在学习完所有功能后还会统一的学习langgraph的实现。
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