Planner Agent 和 PlanReAct 的区别
在《BMW Agents - A Framework for Task Automation Through Multi-Agent Collaboration.pdf》中，Planner Agent（规划智能体）和PlanReAct（规划型反应提示策略）并非同一个东西，二者在框架中的定位、功能和作用场景完全不同，具体差异可从文献原文描述拆解如下：
一、核心定义与本质区别
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Planner Agent（规划智能体）：独立的智能体组件
根据文献3.1.1节（🔶2-54至🔶2-55），Planner Agent是框架中一个专门负责“任务分解”的独立智能体实例，属于“Agent”这一核心组件的具体角色之一（文献3.32节定义“Agent是通过特定提示策略调用LLM、实现特定目标的对象”）。其核心功能是接收用户的复杂指令，将其拆解为多个简单子任务，并以有向无环图（DAG）的形式定义子任务间的依赖关系，最终将这些子任务存入任务队列（Task Queue），为后续执行环节提供“任务清单”。
简单来说，Planner Agent是“做规划的执行者”，是一个具备明确分工的“智能体实体”。 -
PlanReAct：迭代式提示策略
根据文献3.3.1节（🔶2-78），PlanReAct是一种基于ReAct改进的“迭代式提示策略”，属于“Prompt Strategy”的范畴（文献3.47节提到“提示策略是抽象的交互逻辑，用于指导LLM生成符合需求的响应”）。其核心是在ReAct（Thought-Action-Observation循环）的基础上，新增“显式规划步骤”，让LLM在每一轮交互中先明确“当前步骤的小计划”，再执行动作；且该策略不替代Planner Agent，而是与Planner Agent协同——当Planner Agent分解的子任务仍较复杂时，PlanReAct可进一步细化该子任务的执行逻辑。
简单来说，PlanReAct是“指导LLM思考与