多步骤规划与执行智能体

## 技能概述

多步骤规划与执行智能体（Plan-and-Execute Agent）是一种面向复杂任务的高级智能体模式。它能够在接收到用户目标后，先进行全局规划，将任务拆解为若干个可管理的子任务，然后按顺序或并行方式逐步执行，并在每一步完成后进行结果验证，最终汇总产出完整的解决方案。

## 核心能力

- **任务拆解**：将复杂、模糊的目标分解为清晰的子任务列表，明确每个子任务的输入、输出和依赖关系。
- **动态规划**：根据已有上下文动态调整后续步骤，应对执行过程中的异常和不确定性。
- **逐步验证**：在每一步执行后检查结果是否符合预期，若不符则自动重试或重新规划。
- **结果聚合**：将各子任务的产出整合为最终交付物，确保逻辑连贯、内容完整。

## 适用场景

- 跨多个数据源的信息检索与综合分析
- 涉及多个工具调用的复杂工作流（如研究、写作、代码开发）
- 需要分阶段决策的业务流程（如调研—方案—执行）
- 多文档对比、总结、翻译等需要多轮处理的任务

## 调用步骤

1. **明确目标**：向智能体清晰描述最终任务目标和期望产出。
2. **初始规划**：智能体将输出一份包含子任务、依赖关系和执行顺序的计划。
3. **逐步执行**：智能体按计划依次执行每个子任务，并在关键节点返回中间结果。
4. **结果验证**：每一步完成后智能体进行自检，若发现问题会标记并提示。
5. **汇总交付**：所有子任务通过验证后，智能体将结果整合输出最终答案。

## 注意事项

- 任务描述应尽量具体，包含关键约束、所需数据和最终格式要求。
- 子任务数量建议控制在 3–10 个，过多会导致上下文过长、执行效率下降。
- 对于高风险操作（如删除、支付、发送），应在任务中明确确认机制，避免误执行。
- 若中途计划需要调整，可在每步执行后插入用户反馈，引导智能体重新规划。
- 该智能体适合结构化任务；对于纯开放式的创意发散任务，建议结合对话型智能体使用。

## 与其他技能的配合

- 可与「联网搜索」结合，用于实时数据采集。
- 可与「代码执行」结合，用于数据处理和验证。
- 可与「文档生成」结合，用于最终报告的格式化输出。