34｜让计划动起来：构建Agent的执行引擎

陈旭

你好，我是陈旭。
在上一讲中，我们共同完成了一件极具开创性的工作：我们为 AI Agent 打造了一个能思考、会规划的“大脑”——规划器（Planner）。面对一个复杂的用户目标，比如“创建一个登录表单”，我们的 Agent 不再束手无策，而是能像一个真正的架构师那样，深思熟虑后，输出一份逻辑严密、步骤清晰的 JSON 行动计划。
现在，我们的屏幕上已经有了一份待办清单（To-Do List）。让我再把这份上一讲由“大脑”生成的杰作展示给你看：
{
  "plan": [
    {
      "step": 0,
      "reasoning": "首先，我需要创建一个Form组件作为容器…",
      "tool_name": "createComponent",
      "parameters": { "parentId": "root", "componentType": "Form" }
    },
    {
      "step": 1,
      "reasoning": "接下来，在表单内部添加一个标题…",
      "tool_name": "createComponent",
      "parameters": { "parentId": "$steps.0.result.id", "componentType": "Text", "properties": { "text": "用户登录" } }
    },
    {
      "step": 2,
      "reasoning": "最后，在同一个表单中添加一个提交按钮…",
      "tool_name": "createComponent",
      "parameters": { "parentId": "$steps.0.result.id", "componentType": "Button", "properties": { "text": "提交" } }
    }
  ]
}

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解释
总结

1. 创建执行引擎（Execution Engine）来实现计划的执行，将Agent从“思考者”转变为“行动者”。 2. 执行引擎的总体设计包括计划解析、工具调度和上下文管理，形成一个清晰的循环流程。 3. 使用工具注册表（Tool Registry）实现工具函数的动态调度，避免硬编码和实现“开闭原则”。 4. 设计引用解析器（Reference Parser）来解析步骤间的引用，实现计划中各个步骤的“沟通”和“协作”。 5. 构建 `ExecutionEngine` 类的完整骨架，实现了计划的执行和结果的存储。 6. 进行端到端演练，展示执行引擎如何按部就班地执行每一步，成功地解析引用并将抽象的计划转化为具体、可见、可交互的UI界面。 7. 通过“工具注册表”和“引用解析器”成功打通了从抽象计划到具体执行的“最后一公里”，构建智能Agent的“观察-规划-执行”（Observe-Plan-Act）的完整闭环。 8. 下一步挑战是实现Agent的错误处理与自我修正，让Agent在面对失败时能够自我反思和修正计划。 9. 探讨如何扩展引用语法和解析器，使Agent能引用当前的环境信息或支持简单的字符串拼接，为引擎添加更多功能。

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