AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？
【读阿里云技术文章有感】
AI Agent 的未来之争：任务规划，该由人主导还是 AI 自主？——阿里云 RDS AI 助手的最佳实践
一、写在前面
最近读到阿里云发布的一篇技术文章，主题是关于 AI Agent 的任务规划——到底应该由人主导，还是由 AI 自主完成。
在我自己的开发过程中，经常会遇到类似的问题：
在编写 Agent 的提示词（Prompt）时，往往需要明确地定义流程，否则 Agent 可能无法完整地执行任务。
但当任务数量增多时，如果每个任务都需要我手动编写流程，就会出现“规则爆炸”的问题，这与传统的 workflow 几乎没有区别。
这篇文章恰好从实践角度探讨了相同的议题，让我对 Agent 的任务规划方式有了更深入的理解。
二、原文核心内容提炼
背景 → 问题 → 解决方案 → 实践总结
背景：Agent 的核心组成
阿里云团队将 Agent 的基础架构总结为：
Agent = 大模型（LLM） + 任务规划（Plan） + 记忆（Memory） + 工具调用（Tools）
其中，“任务规划”决定了 Agent 能否准确、高效地完成目标任务。
问题：人工规划 vs AI 自主
到底应该由谁来做任务规划？
- 人工主导的好处是有规则、有确定性，Agent 的行为可控；
缺点则是每个任务都需要手动编写规则，容易引发“规则爆炸”。 - AI 自主规划看似更智能，但实际效果却不尽如人意。
在阿里云 RDS AI 助手的实践中，他们发现：
“我们收到很多用户反馈，那些尝试通过模板解决各种问题的用户，普遍遇到幻觉问题。偶尔有亮眼表现，但大多数情况下达不到预期。”
最终，阿里团队得出结论：
在企业应用中，可靠性往往比“聪明程度”更重要。因此，他们选择在关键任务中仍以人工规划为主导。
解决思路：用“案例库”替代“规则库”
文章提出的核心创新是：
用案例库（Case Base）替代传统的规则库（Rule Base）。
他们借助医疗场景做了类比：
想象医生看病的流程：先问诊、再开检查单、查看结果、结合经验判断病因。
同理，Agent 可以这样工作：
- 用 SOP 做第一轮信息采集和特征提取；
- 将这些特征与历史 案例库 匹配；
- 根据匹配结果决定下一步是继续收集信息还是直接输出诊断。
这样，规则不再是僵化的 if-else，而是基于真实工单数据不断进化的经验体系。
每处理一个新问题，Agent 就“成长”一点，变得更老练、更贴合实际场景。
实践总结：多 Agent 架构的落地
阿里团队在分析历史工单后发现：
一类问题任务逻辑较低，结合文档搜索和案例信息即可解决；
另一类问题任务逻辑复杂，需深入分析与任务拆解。
因此，他们采用了多 Agent 架构：
针对不同类型的问题由不同的 Agent 模块处理，实现灵活协作与任务分流。
三、我的理解与思考
阿里的架构让我想起了京东开源的 JoyAgent，二者都采用了“问题分流”的思路。
对于简单任务，使用轻量的流程处理即可；
而对于复杂任务，则需要拆解、重构和专门的执行 Agent 来完成。
这实际上反映出当前 Agent 发展的一个趋势：
从通用智能到结构化协作，从单 Agent 到多 Agent 协同。
我认为这也是企业级落地的必经之路——追求稳定、可控、可维护的智能，而不是盲目地追求“全自动”。
四、延伸与总结
这篇文章让我重新思考了 Agent 的“自主性边界”问题。
在现阶段，AI 的任务规划仍需要人类介入，但通过案例库、SOP 等机制，我们可以不断减少人工成本，让系统逐步自我进化。
或许未来的 Agent，不再需要我们手动设计流程，而是依靠经验自主成长。