多步推理智能体：任务拆解与逐步验证

## 概述

多步推理智能体是一种基于大型语言模型的代理（Agent）实现方式。它先把用户给出的复杂任务拆解为若干子任务，随后按顺序或并行执行每一步，并在关键节点进行结果验证，确保整体执行路径符合预期。该智能体既可以用于信息检索、内容生成，也可以扩展至代码调试、流程自动化等需要多次判断的场景。

## 适用场景

- 复杂业务流程自动化，需要多阶段审批或检查。
- 多轮对话系统中，用户需求不明确，需要逐步澄清。
- 大型文档的批量处理，如多章节翻译、摘要生成。
- 跨系统数据整合，需要分步骤抓取、清洗、加载。
- 需要对中间结果进行校验，防止错误累积的实验或生产任务。

## 工作流程

1. **任务解析**：接收用户指令，识别核心目标与约束。
2. **子任务拆分**：将目标拆解为可独立执行的子任务列表。
3. **执行计划**：根据依赖关系排定执行顺序，生成执行计划。
4. **逐步执行**：循环调用语言模型完成每个子任务。
5. **结果验证**：在每一步完成后调用验证函数或规则检查结果。
6. **异常处理**：若验证失败，触发回退、重试或请求人工干预。
7. **结果聚合**：将所有子任务产出整合为最终答案或报告。

## 调用步骤

1. **准备阶段**
   - 在代码中引入智能体 SDK（如 `agent-sdk`）。
   - 初始化 `MultiStepAgent`，配置语言模型后端、验证函数、日志记录器。
2. **构建任务**
   - 使用 `agent.create_task(prompt)` 创建任务对象。
   - 若任务需要外部知识库，可通过 `agent.attach_tools([...])` 注册工具。
3. **执行计划**
   - 调用 `agent.plan()` 方法生成子任务列表和执行顺序。
   - 检查返回的 `plan.subtasks` 是否符合预期，可进行手动干预或修改。
4. **逐步执行**
   - 使用 `for step in agent.run():` 循环迭代，每一步返回 `StepResult`。
   - 在循环内部可调用 `step.validate()` 检查当前输出。
5. **结束与回收**
   - 当所有子任务完成后，调用 `agent.finalize()` 获取最终结果。
   - 若需保存中间状态，可通过 `agent.checkpoint()` 持久化。

## 注意事项

- **验证函数必须幂等**：同一输入无论调用多少次，都应返回相同的验证结果。
- **子任务粒度要适中**：过细会导致执行链路过长，增加延迟；过粗则难以捕获错误。
- **日志记录要完整**：保留每一步的输入、输出、验证状态，便于事后审计和调试。
- **资源限制**：大规模并发时，需要为每个子任务设置超时和重试次数，防止单点阻塞。
- **安全审查**：如果子任务涉及敏感操作，建议在验证后加入权限检查或人工确认。
- **模型选择**：不同模型在多步推理时的表现差异显著，务必在部署前进行基准测试。

## 示例

假设用户想要“一篇关于量子计算的技术博客，包括概述、最新进展、应用场景”。使用多步推理智能体的调用过程如下：

```python
from agent_sdk import MultiStepAgent

agent = MultiStepAgent(model="gpt-4", verify_func=validate_json)
task = agent.create_task("请撰写一篇关于量子计算的技术博客，包含概述、最新进展、应用场景。")
plan = agent.plan(task)

for step in agent.run(task):
    print(f"Step {step.id}: {step.description}")
    step.execute()
    if not step.validate():
        step.retry(max_attempts=2)

final_blog = agent.finalize(task)
print(final_blog)
```

该示例展示了从任务创建、计划生成、逐步执行到结果聚合的完整闭环。

## 常见问题

- **子任务执行失败后如何处理？**
  默认策略是回退到最近一次成功的子任务，重新生成该步骤的答案。若仍失败，可选择重试或中止并返回错误信息。
- **如何控制子任务的并行度？**
  在 `agent.run()` 时传入 `parallelism=N` 参数即可限制并发子任务数量。
- **验证函数如何实现？**
  验证函数应接受 `step.output` 并返回布尔值或错误提示。常见的实现包括正则匹配、JSON schema 检查、阈值判断等。
- **是否支持多轮对话？**
  支持。通过 `agent.attach_context(history)` 可以把之前的对话上下文注入到每一轮的子任务中，实现上下文感知的逐步推理。
- **如何监控执行进度？**
  可在日志中开启 `verbose=True`，每一步都会输出时间戳、输入输出和验证状态，便于实时监控。

以上内容完整描述了多步推理智能体的概念、工作流程、调用方式以及注意事项，帮助开发者快速上手并在复杂任务中实现可靠的多阶段规划与执行。