AI Agent（7）：Agent规划与决策能力
引言
Agent的规划与决策能力，这是使Agent能够自主完成复杂任务的关键能力。
规划能力使Agent能够将复杂目标分解为可执行的步骤序列，而决策能力则使Agent能够在不确定环境中做出明智的选择。这两种能力相互配合，使Agent能够应对各种挑战，从简单的日常任务到复杂的问题解决。
本文将详细介绍AI Agent的任务分解与规划算法、决策树与决策过程、不确定性处理与风险评估，以及自我修正与反馈循环机制。
任务分解与规划算法
复杂任务的有效执行依赖于将其分解为可管理的子任务，并为这些子任务制定合理的执行计划。本节将详细介绍AI Agent的任务分解方法和规划算法。
1. 任务分解的基本方法
任务分解是将复杂任务拆分为更简单、更易管理的子任务的过程，是有效规划的基础。
1.1 任务分解的类型
根据分解方式的不同，任务分解可以分为多种类型：
- 层次分解：将任务按层次结构分解为子任务和更小的子任务
- 时序分解：按照时间顺序将任务分解为连续的步骤
- 功能分解：根据功能或操作类型将任务分解
- 对象分解：围绕处理的对象或数据进行分解
- 并行分解：识别可以并行执行的任务部分
- 条件分解：根据不同条件分解为不同的执行路径
不同类型的分解方法适用于不同性质的任务，在实际应用中通常会结合使用多种分解方法。
1.2 基于LLM的任务分解
现代AI Agent通常利用大语言模型(LLM)的能力进行任务分解：
- 提示工程：设计特定提示引导LLM进行任务分解
- 思维链：使用思维链(Chain-of-Thought)方法进行逐步分解
- 递归分解：对复杂子任务进行递归分解
- 模板引导：使用任务分解模板引导LLM
- 示例学习：通过少样本学习从示例中学习分解模式
以下是一个基于LLM的任务分解提示示例：
请将以下复杂任务分解为具体的步骤：任务：为一家初创公司设计并实施社交媒体营销策略请提供：
1. 主要阶段（按时间顺序）
2. 每个阶段的具体子任务
3. 每个子任务的依赖关系
4. 可以并行执行的任务
5. 每个任务的预期输出请确保分解足够详细，使得每个子任务都是可直接执行的。
1.3 任务依赖分析
任务分解后，需要分析子任务之间的依赖关系：
- 前置依赖：任务B必须在任务A完成后才能开始
- 后置依赖：任务A完成后必须执行任务B
- 并行关系：任务A和任务B可以同时执行
- 资源依赖：多个任务依赖同一资源，需要协调
- 信息依赖：一个任务的输出是另一个任务的输入
- 条件依赖：根据某个任务的结果决定是否执行其他任务
依赖分析通常使用有向图表示，如任务依赖图(Task Dependency Graph)或PERT图。
1.4 任务优先级确定
确定子任务的执行优先级是规划的重要环节：
- 关键路径分析：识别影响总完成时间的关键任务
- 价值优先：优先执行价值高的任务
- 风险优先：优先处理高风险任务
- 资源效率：根据资源利用效率确定优先级
- 截止时间：根据任务截止时间确定优先级
- 依赖密度：优先执行被多个其他任务依赖的任务
优先级确定需要综合考虑多种因素，在不同场景下可能有不同的优先策略。
2. 经典规划算法
规划算法用于生成从初始状态到目标状态的行动序列，是AI规划领域的核心内容。
2.1 STRIPS与PDDL
STRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver)是最早的规划系统之一，而PDDL(Planning Domain Definition Language)是现代规划系统广泛使用的标准语言。
STRIPS规划的基本元素包括：
- 状态：描述世界的属性集合
- 操作：改变状态的动作，包含前提条件和效果
- 初始状态：规划开始时的世界状态
- 目标状态：希望达到的世界状态
PDDL示例（简化版）：
(define (domain delivery)(:predicates(at ?obj ?loc)(vehicle ?v)(package ?p)(location ?l)(path ?l1 ?l2))(:action move:parameters (?v ?from ?to):precondition (and (vehicle ?v) (location ?from) (location ?to)(at ?v ?from) (path ?from ?to)):effect (and (not (at ?v ?from)) (at ?v ?to)))(:action load:parameters (?v ?p ?loc):precondition (and (vehicle ?v) (package ?p) (location ?loc)(at ?v ?loc) (at ?p ?loc)):effect (and (not (at ?p ?loc)) (in ?p ?v)))(:action unload:parameters (?v ?p ?loc):precondition (and (vehicle ?v) (package ?p) (location ?loc)(at ?v ?loc) (in ?p ?v)):effect (and (not (in ?p ?v)) (at ?p ?loc)))
)
2.2 前向搜索与后向搜索
规划问题可以通过状态空间搜索来解决：
- 前向搜索：从初始状态开始，应用可行操作，直到达到目标状态
- 后向搜索：从目标状态开始，寻找能够达到目标的前置状态，直到初始状态
搜索算法包括：
- 广度优先搜索：保证找到最短计划，但空间需求大
- 深度优先搜索：空间需求小，但可能找不到最优解
- A*搜索：使用启发式函数引导搜索，平衡效率和最优性
- 贪心最佳优先搜索：仅考虑启发式估计，速度快但不保证最优
2.3 分层任务网络(HTN)
分层任务网络(Hierarchical Task Network, HTN)是一种强大的规划方法，特别适合具有层次结构的任务：
- 复合任务：可以分解为子任务的高级任务
- 原始任务：不可再分解的基本操作
- 方法：将复合任务分解为子任务的规则
- 任务网络：任务及其依赖关系的集合
HTN规划过程：
- 从高级任务开始
- 递归地将复合任务分解为子任务
- 直到所有任务都是原始任务
- 生成满足所有约束的原始任务序列
HTN的优势在于能够利用领域知识进行有效的任务分解，减少搜索空间。
2.4 偏序规划
偏序规划(Partial-Order Planning)关注任务之间的依赖关系，而非严格的执行顺序：
- 计划步骤：规划中的操作
- 因果链接：表示一个步骤的效果满足另一个步骤的前提条件
- 排序约束：规定某些步骤必须在其他步骤之前执行
- 开放前提条件：尚未满足的前提条件
偏序规划的优势在于灵活性，允许无依赖关系的任务以任意顺序执行，支持并行执行。
3. 现代AI Agent的规划方法
现代AI Agent，特别是基于LLM的Agent，采用了一些新的规划方法。
3.1 基于LLM的规划生成
LLM具有强大的规划能力，可以直接生成复杂任务的执行计划：
- 零样本规划：无需特定训练即可生成计划
- 思维链规划：通过思维链方法生成逐步推理的计划
- 反思增强规划：生成计划后进行自我反思和改进
- 迭代规划：通过多次迭代逐步完善计划
- 交互式规划：与用户交互共同完成规划过程
以下是一个基于LLM的规划提示示例：
任务：组织一次50人的团队建设活动请制定一个详细的计划，包括：
1. 活动前的准备工作
2. 活动当天的流程安排
3. 活动后的跟进工作对于每个步骤，请考虑：
- 需要完成的具体任务
- 所需资源和人员
- 时间安排和截止日期
- 可能的风险和应对措施请以结构化的方式呈现计划，使其易于执行和跟踪。