33|智能体的规划:实现任务规划器
陈旭

你好,我是陈旭。
上一讲,我们进行了一次非常特别的“纸上谈兵”。我们都化身为了“智能体设计师”,为我们即将构建的 AI Agent 的大脑——任务规划器(Planner),绘制了一份极其详尽的设计蓝图。从区分简单指令与复杂目标的“分流器”,到指导 LLM 思考的“终极元提示”五大要素,再到解决步骤依赖的 $steps 引用语法,我们把理论武装到了牙齿。
那份蓝图,就是我们 Agent 智慧的源泉。它定义了我们的 Agent 应该如何思考,如何将一个宏大的目标,拆解成一步步具体、可执行的动作。
设计图纸已经完善,那么今天,我们的角色就要再次转换了。让我们一起从“设计师”变回“工程师”,将上一讲的每一个理论模块,每一个精巧构思,都逐一地、坚实地构建出来。
本讲的使命非常明确:将理论变为现实。当这一讲结束时,我们的 Awade 低代码平台将拥有一个真正意义上的“大脑”,它能够接收一个复杂的用户目标,然后自主地“思考”,并最终生成一份结构清晰、逻辑严密的 JSON 行动计划。
让我们开始吧!
第一个工具函数:编码实现“状态摘要”生成器
还记得我们上一讲反复强调的吗?直接把又长又复杂的页面状态 JSON 丢给 LLM,就像是逼一位建筑师去读采购清单,效率低下且抓不住重点。所以,我们的第一项工程,就是实现那个能将原始 JSON “翻译”成对 LLM 友好的 Markdown 列表的工具——summarize_page_state() 函数。
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1. 实现任务规划器的关键工具函数:编码实现“状态摘要”生成器,用于将页面状态JSON转换为LLM友好的Markdown格式摘要。 2. 构建系统的第一个决策点——“指令/目标”分流器(Router),用于判断用户请求是“简单指令”还是“复杂目标”。 3. 实现规划器主类(Planner),核心方法 `generate_plan` orchestrate整个规划流程,包括获取环境信息、加载可用工具、动态拼装“终极元提示”,调用LLM生成计划,并解析其返回的JSON。 4. `_build_meta_prompt`函数的重要性,它将设计的五大要素——角色、目标、环境、工具、规则——程序化地组装成最终的“终极元提示”。 5. 健壮地解析JSON的重要性,通过使用 `try-except` 来捕获 `json.JSONDecodeError`,确保系统能处理LLM返回的不完全符合JSON语法的字符串。 6. 端到端测试与验证的重要性,通过完整的端到端测试验证系统的功能,确保系统能够正确生成计划。 7. 文章的结尾提到下一讲将攻克的堡垒,即构建一个忠实的“执行引擎”,为“大脑”接上强健的“四肢”,让思想的光芒照进现实的世界。 8. 提出了一个思考题,即如何设计一个更灵活、更可扩展的“工具管理系统”,并邀请读者在评论区分享架构设计思路。 9. 作者强调了将上一讲的蓝图转化为可工作的Python代码的成功,以及系统实现的重要性。 10. 作者提到了下一讲要攻克的堡垒,即构建一个忠实的“执行引擎”,为“大脑”接上强健的“四肢”,让思想的光芒照进现实的世界。
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