Планирование агента

Планирование агента — способность AI-агента декомпозировать сложную цель на последовательность подзадач и шагов, определять их порядок и при необходимости пересматривать план на основе промежуточных результатов.

Планирование агента (agent planning) — компонент архитектуры AI-агента, отвечающий за разбиение высокоуровневой цели на выполнимые шаги, их упорядочивание и адаптацию плана в ходе выполнения. В отличие от простой цепочки рассуждений, планирование предполагает явную структуру: агент формирует «дорожную карту» задачи и корректирует её при получении новых данных из окружения.

Существует несколько подходов. Предварительное планирование (offline planning) строит полный план до первого действия — этот принцип применён в архитектуре Plan-and-Execute. Реактивное планирование (online planning) пересматривает следующий шаг после каждого действия, как в паттерне ReAct. Более сложные схемы — Tree of Thoughts и подходы на основе MCTS — ветвят возможные траектории и выбирают оптимальную. В мультиагентных системах планирование распределено между агентом-оркестратором и специализированными исполнителями.

Качество планирования напрямую влияет на способность агента решать задачи, требующие более пяти последовательных шагов. Без явного планирования агент склонен застревать на промежуточных шагах или терять исходную цель при длинных цепочках действий.

К 2026 году планирование стало обязательным компонентом production-агентов. Фреймворки LangGraph, AutoGen и CrewAI предоставляют готовые примитивы для построения планов; исследовательские системы типа SWE-agent и OpenHands используют гибридные схемы, совмещающие статический план с динамической корректировкой.