外观
Agent 的 Planning 模块中,任务拆解(Task Decomposition)有哪些策略?
标准回答
常见拆解策略有:先生成完整计划再逐步执行;按“总目标 → 子目标 → 可执行动作”分层拆解;每执行一步后依据结果动态决定下一步;把任务建成依赖图,让无依赖的节点并行。每个子任务都应写清输入、输出、完成标准和失败后的处理方式。
通俗例子
“整理客户反馈”可拆成读取材料、去重分类、统计主题和撰写结论;没有先读材料就直接统计,后续结果自然不可靠。
深入解释
**计划要拆到能执行:**把“查设备为什么离线”拆为获取设备状态、核对最近心跳、检查网络与服务日志等步骤,并说明每步需要什么输入、产出什么证据。
**执行中允许怎样调整:**某一步发现设备已被解绑,后续的网络排查可能无需继续。保留目标和限制,依据结果修改后面的计划,而不是把初始计划当成不能修改的清单。
易混淆点
计划不是一次生成就永远正确;任务开放程度越高,越需要反馈和停止条件。
内容来源
- Android · AI Agent 知识手册 · 原条目
ai-Q8