AI Agent的规划系统：让Agent更智能地完成任务

在前面的文章中，我们已经讨论了 AI Agent 的记忆系统和工具调用体系。今天，我想分享一下如何实现规划系统，让 AI Agent 能够更智能地完成复杂任务。

从一个真实需求说起

还记得前段时间，我在开发一个代码重构助手时遇到的场景：

用户：帮我重构这个项目的日志系统，统一使用结构化日志，添加链路追踪。

助手：好的，我来帮你重构。首先修改 logger.py...
（开始修改代码）

用户：等等，你这样直接改可能会影响到其他模块，能不能先分析一下影响范围？

助手：抱歉，你说得对。让我重新规划一下...

这个场景让我意识到：AI Agent 需要像人类工程师一样，在执行任务前先做好规划。不能一上来就写代码，而是要：

1. 分析需求和影响范围
2. 制定详细的执行计划
3. 按步骤有序地执行
4. 及时处理意外情况

规划系统的设计

经过几轮迭代，我设计了一个相对完善的规划系统：

from typing import List, Dict, Any
from enum import Enum
from datetime import datetime
from pydantic import BaseModel

class TaskStatus(Enum):
    PENDING = "pending"
    IN_PROGRESS = "in_progress"
    COMPLETED = "completed"
    FAILED = "failed"
    BLOCKED = "blocked"

class TaskStep(BaseModel):
    id: str
    description: str
    status: TaskStatus
    dependencies: List[str]
    estimated_time: float
    actual_time: float = 0
    result: Any = None
    error: str = None

class Task(BaseModel):
    id: str
    name: str
    description: str
    steps: List[TaskStep]
    context: Dict[str, Any]
    created_at: datetime
    updated_at: datetime
    status: TaskStatus

class PlanningSystem:
    def __init__(
        self,
        llm,
        tool_registry,
        memory_system
    ):
        self.llm = llm
        self.tool_registry = tool_registry
        self.memory_system = memory_system
        self.tasks: Dict[str, Task] = {}

    async def plan_task(
        self,
        description: str,
        context: Dict[str, Any] = None
    ) -> Task:
        # 1. 分析任务，生成步骤
        steps = await self._generate_steps(
            description,
            context
        )

        # 2. 创建任务
        task = Task(
            id=self._generate_id(),
            name=self._extract_name(description),
            description=description,
            steps=steps,
            context=context or {},
            creat