024、多工具协调：Agent的规划与执行

024、多工具协调：Agent的规划与执行💡 核心导读：上篇咱们聊了如何给Agent“插上”自定义API和插件，就像给机器人装上了各种工具。但工具多了，问题就来了：Agent该先用哪个？怎么串起来？失败了怎么办？这篇咱们就深入聊聊Agent的“大脑”——规划与执行引擎。我会结合生产中的踩坑经历，手撕ReAct、Plan-and-Execute等核心模式，并附上完整的代码实现。文章目录024、多工具协调：Agent的规划与执行一、核心原理：从单步调用到多步规划1. 为什么需要规划？2. 两种主流规划模式二、ReAct模式：边想边做1. 核心循环2. 代码实现：手撕ReAct引擎3. 生产踩坑：循环陷阱三、Plan-and-Execute：先计划再行动1. 为什么需要Plan-and-Execute？2. 核心流程3. 代码实现：计划执行引擎4. 生产优化：混合模式四、失败重试机制1. 重试策略对比2. 生产级重试实现五、实战：构建一个完整的任务规划系统📚 参考资料🎯 下期预告一、核心原理：从单步调用到多步规划1. 为什么需要规划？上篇文章里，咱们的Agent调用工具是“一问一答”式的：用户问“北京天气怎么样？”→Agent调用天气API→返回结果。这种模式在单工具场景下没问题，但一旦涉及多步操作，比如“帮我查一下北京和上海明天的天气，然后对比分析”，Agent就需要：调用北京天气API调用上海天气API对比两个结果生成分析报告这时候，如果没有规划能力，Agent就会像个无头苍蝇——要么只调了一个工具，要么顺序搞错。我在生产中就遇到过真实案例：用户让Agent“先查库存，再下单”，结果Agent先调了下单API，发现库存不足才回头查库存，导致订单失败。这就是典型的规划缺失问题。2. 两种主流规划模式模式核心思想优点缺点典型应用ReAct (Reasoning + Acting)边思考边行动，每一步都观察结果再决定下一步灵活、适应性强可能陷入循环、Token消耗大动态任务、故障恢复