它为什么要计划，又为什么会改计划
系统会在收集信息、采取行动和验证结果之间来回切换；只有计划能帮助用户协作时，才需要把它明确展示出来。
- 能按风险与复杂度选择计划策略
- 能设计可编辑、可重规划的计划体验
- 能区分可观察计划与模型私有思维过程
为什么有些任务需要先展示计划，有些任务直接行动更好？
Reasoning 是模型根据当前信息形成判断的过程；Planning 是把目标组织成可检查的步骤和里程碑；Acting 是调用工具或改变环境。三者可以交错发生，不需要在任务开始时一次做完。
产品不应把暴露完整思维链当作透明。用户真正需要的是可编辑计划、行动依据、状态、影响和证据。计划的价值也不是显得复杂，而是提前暴露范围和风险，并在新观察出现后允许重规划。
先记住这句话不要把 Agent 理解成机械执行“先计划、再行动”的流水线。实际工作中，它可能先读一份资料、形成暂时判断、再读取更多证据，或者行动后立即验证。复杂或高风险任务适合把里程碑展示给用户，轻任务则不必用长计划制造等待。
不同任务需要不同计划模式
低风险、可撤销的小动作可以直接执行；复杂但低风险任务可以保留内部短计划；跨系统、长耗时或高影响任务需要向用户展示阶段、证据和审批点。统一要求十步计划只会增加等待。
计划模式应由不确定性、依赖数量、可逆性和外部影响共同决定，而不是仅由任务名称决定。
Observation 必须能够推翻计划
计划是工作假设。读取文件失败、资料缺失、规则冲突或用户改变目标时，Agent 应说明哪项假设失效、后续步骤怎样改变、已有产物是否保留。
重规划不等于重新生成一份长文本。它是状态变化：取消无效步骤、调整范围、增加证据或请求新的决策。
计划的产品价值不是展示 Agent 思考了很多，而是提前暴露范围、风险与里程碑。轻任务可直接行动；复杂或高风险任务需要可观察计划，并允许 Observation 推翻旧假设。
按复杂度、风险和可逆性评估计划模式
提出步骤、证据与关键假设
只在目标、范围或高风险节点纠偏
根据 Observation 更新后续步骤并说明变化
有术语没听懂？在这里用人话再看一遍4 个词＋
- Reasoning
- 模型依据当前输入判断下一步的过程；产品通常无需展示完整私有思维链。
- Planning
- 把目标组织为步骤、依赖、检查点和完成证据的工作假设。
- Acting
- 调用工具、修改文件、查询系统或产生其他真实环境变化。
- 重规划
- 新观察使旧假设失效后，对剩余路径和范围做显式调整。
分析 300 条反馈并给出路线图
Agent 先检查字段与样本，再提出分类框架；用户确认后全量分析，最后回源验证高优问题。
- 01
计划先写检查点与交付证据
- 02
发现 CSV 编码问题后暂停全量分析并重规划
- 03
分类完成后用反例挑战前三个结论
计划减少返工并让用户在真正影响方向的节点参与。
本章依据与证据边界3 条结论 · 1 份原始材料＋
正文已经把关键来源放在相关概念旁边。这里保留完整核验清单：每条材料能支持什么、不能支持什么；不要求离开本站才能继续学习。
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ReAct 论文提出让语言模型交错生成推理痕迹与行动，并根据环境观察继续处理。
独立研究YAReAct: Synergizing Reasoning and Acting论文 / 基准 · 核验 2026-07-14 - [2]
Anthropic 将简单可组合的工作流与动态 Agent 作为不同设计选择，并强调按任务复杂度使用合适模式。
官方事实ANBuilding effective agents官方工程文章 · 核验 2026-07-14 - [3]
本站的三档计划模式与用户可见性规则是产品教学推演，不是 ReAct 论文规定的界面标准。
本站推演YAReAct: Synergizing Reasoning and Acting论文 / 基准 · 核验 2026-07-14
本课对应面试题
离开这个模块之前，先自己回答这 4 个问题。
不打分、不记录。答不上来就点回那一课；能用自己的话讲清楚，再进入下一模块。已标记已读 0/4。
01.1模型返回了错误工具参数，一定是模型问题吗？＋
不一定。还要检查工具名称、描述、Schema、示例、候选工具噪声和上下文是否让模型能够正确选择。
01.2模型不再请求工具并返回最终回答，是否等于任务成功？＋
不等于。它只表示模型给出终止候选；Harness 仍需检查完成条件、工具状态、外部副作用和验证证据。
01.3KV Cache 为什么不能替代 Agent Memory？＋
KV Cache 是推理计算层对已处理序列状态的复用，主要影响效率；Agent Memory 是产品层被选择、持久化、检索、更新和删除的信息。
01.4展示更多模型思维过程，是否一定更透明？＋
不是。产品应展示行动、依据、计划、状态与影响，而不是要求暴露不稳定且可能误导用户的私有思维链。