AI Agent智能体开发实战4

第4章 规划与推理——Agent的大脑学习目标掌握任务分解的五大策略（CoT/ToT/GoT/RoT/ACONIC），能够根据问题复杂度选择合适方案理解 Plan-and-Execute 与 ReAct 的本质差异，建立混合策略的设计直觉构建三层反思体系（Intrinsic/Grounded/Trained），实现生产级的 Self-Correction掌握推理优化技术，通过任务解耦和上下文隔离将 Token 消耗降低 80%+实现支持动态 Replanning 的 Planner，应对计划执行中的不确定性4.1 任务分解：从复杂目标到可执行步骤4.1.1 为什么任务分解是Agent的元能力人类解决复杂问题时，本能地会将其拆解：“要做一顿晚餐"会被分解为"买菜→洗菜→切菜→烹饪→装盘”。如果缺少这种分解能力，面对"做晚餐"这个宏观目标，大脑将陷入 paralysis by analysis（分析瘫痪）。Agent 面临同样的困境。LLM 的上下文窗口虽然已从 4K 扩展到 128K+，但上下文长度 ≠ 推理深度。实证研究表明，当任务步骤超过 7 步时，单次 LLM 调用的规划准确率从 85% 骤降至 34%（Wang et al., 2024）。任务分解不是可选项，而是Agent认知架构的基石。任务分解的本质是一个