AI Agent 系统设计面试现场
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06|Replan(上):计划赶不上变化?Agent 需要“随机应变”

你好,我是大明。
上一讲我们提到,Plan 不是步骤列表,而是一个可检查、可纠偏、可执行的运行时对象。如果你真的做过 Agent,你就会更加认同我的观点:你把 Plan 理解成一个步骤列表,那么你的 Agent 大概也就是初期能用用,一旦涉及多轮执行、多工具调用、长任务处理的问题,步骤列表大概率就不能用了。
在实践中,经常遇到的问题就是计划赶不上变化。比如说:
用户一开始没说清楚,后面补充了信息;
Agent 一开始理解错了,后面才发现方向偏了;
检索结果推翻了原来的判断;
工具调用失败了;
用户突然新增约束了;
中间结果质量不行;
甚至有时候上下文没管理好,Agent 执行着执行着就忘了自己要干啥了。
这些问题都可以考虑引入一个 Replan 机制来解决。在面试中 Replan 也是一个比较高级的概念。它的高级之处在于你的竞争者多半不了解,不会提及。这种信息差能够帮你在面试中建立竞争优势。
如果你能将 Replan 的触发时机、粒度、Prompt、控制次数、失败兜底都交代清楚,效果就更好了。

Replan 是什么?

从字面意义上来说,Replan 就是指重新生成计划。这个说法不能说错,但是缺乏细节。最粗粒度的 Replan 差不多就是三个步骤:
确认放弃笔记?
放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线,你的历史笔记已初始化为私密笔记,是否一键批量公开?
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
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