多步推理智能体：任务拆分与验证

## 概述

多步推理智能体是一种将复杂任务拆分为若干子任务并逐一执行的 Agent。它先进行任务规划（Plan），生成可执行的子任务列表；随后按照列表顺序执行（Execute），并在每一步结束后对输出进行验证（Validate）。如果某一步验证失败，Agent 会尝试回退、重试或修改子任务，直至所有子任务通过验证，最后聚合结果返回给用户。

## 调用时机

- 任务涉及多个独立的子目标，需要分阶段完成。
- 需要对中间结果进行校验，以确保最终答案的可靠性。
- 任务规模较大，单次模型调用容易超出 token 上限，需要分块处理。
- 需要在执行过程中动态调整计划，例如在发现子任务不可行时重新拆分。

## 调用步骤

1. **接收任务描述**：用户以自然语言提供完整的任务目标，例如“帮我写一份关于XXX的市场调研报告”。  
2. **任务拆分**：Agent 根据任务目标生成子任务列表，每个子任务对应一个可独立完成的子目标。拆分时可使用 LLM 的结构化输出（如 JSON）来保证列表的格式统一。  
3. **逐个子任务执行**：按列表顺序执行每个子任务。执行过程包括：  
   - 调用底层模型获取子任务答案；  
   - 如有必要，对子任务答案进行格式化或补充说明。  
4. **结果验证**：对每个子任务的输出进行验证，常见验证方式包括：  
   - **规则匹配**：检查关键词、格式或数值范围是否符合预期；  
   - **LLM 自评**：让模型判断当前答案是否满足子任务的要求，并返回 `pass` 或 `fail`。  
   若验证失败，Agent 可依据错误信息重试、修改子任务描述或进入异常处理流程。  
5. **结果聚合**：将所有通过验证的子任务结果按顺序合并，形成完整的最终答案。  
6. **返回结果**：以自然语言或指定格式（如 Markdown、JSON）返回给用户。  

## 注意事项

- **任务描述要明确**：模糊的输入会导致子任务拆分不准确，影响后续执行。  
- **子任务保持独立**：每个子任务的输入、输出应尽量不依赖其他子任务的内部实现细节，以便单独验证。  
- **验证策略的选择**：对于结构化数据（如表格、代码），使用规则匹配更可靠；对于开放式文本，可结合 LLM 自评。  
- **容错与回退**：如果某一步验证多次失败，应记录错误原因并尝试更换子任务的实现方式，防止无限循环。  
- **Token 与超时限制**：在每个子任务执行前估算所需 token，若接近上限可提前拆分更细粒度的子任务。  
- **日志记录**：建议在每一步记录输入、子任务描述、模型输出及验证结果，便于后续审计与调优。  

## 示例

**用户请求**：  
> “帮我完成以下三个步骤：① 收集最新的人工智能技术趋势；② 分析这些趋势对教育行业的潜在影响；③ 给出一份300字左右的总结报告。”

**Agent 执行过程**：

1. **任务拆分**  
   - 子任务1：搜索并整理2024-2025 年 AI 技术趋势（如生成式模型、边缘 AI、可解释性等）。  
   - 子任务2：针对教育行业，分析上述技术趋势的可能应用场景与挑战。  
   - 子任务3：撰写约300 字的中文总结报告，结构包括概述、影响、结论。  

2. **执行 & 验证**  
   - 子任务1 完成后，用关键词检查是否涵盖“生成式模型”“边缘 AI”“可解释性”。若缺失，模型补全。  
   - 子任务2 检查是否包含至少两个具体案例（如 AI 辅导、课堂分析），若不足则重写。  
   - 子任务3 检查字数是否在 270-330 之间，并确认报告结构完整。  

3. **聚合结果**  
   - 将三部分按顺序拼接，生成最终报告并返回给用户。  

通过上述计划‑执行‑验证的闭环，多步推理智能体能够在复杂任务中保持高可靠性与可解释性，帮助用户高效完成跨领域的综合性工作。