任务规划（Planning）
任务规划是指智能体在开始行动之前（或行动过程中），把一个目标拆解成有先后顺序的若干小步骤，而不是完全没有整体思路地一步步硬走。
如果完全没有整体思路，只是一步一步地决定下一个动作，智能体很容易走偏——挑了一个『眼下看着合理』的下一步，但其实通往不了真正有用的地方；或者因为从没想清楚任务的整体轮廓而重复返工。任务规划就是智能体想清楚这个整体轮廓的环节：目标到底能拆成哪些部分、这些部分该按什么顺序来、谁依赖谁——这个想清楚的过程可以在开始执行之前完成，也可以边执行边做。
规划可以一次性在最开始做完，产出一份固定的步骤清单让智能体照着走；也可以持续被重新审视，智能体在执行过程中发现新情况后调整剩下的步骤。两种做法都很常见：一次性定好的计划更容易讲清楚、也更方便给用户看着确认；持续重新规划则更适合那种很多事情要等真正开始做了才能知道的任务。
任务规划和 task-decomposition（任务拆解）关系很近——把目标拆成步骤本来就是规划的主要工作之一——它可以看作是通用 agent-loop（智能体循环）里『规划』这一步的更细致版本：简单任务里，规划可能就是选一个下一步动作；复杂任务里，它才会展开成本词条描述的这种更明确的多步骤过程。
怎么运作
图中四个节点是一种常见结构：从一个目标出发，智能体（或者专门负责规划的模块）先把它拆成若干步骤——更小、更具体的工作单元——再考虑这些步骤该怎么排序和安排，把依赖关系（比如第 3 步要用到第 1 步的结果）和能并行处理的部分都理清楚，最后执行这份计划，如果执行过程中发现计划和实际情况对不上，通常还会回头重新规划。
举个例子
给定『把这个服务迁移到新数据库』这个目标，规划步骤可能会把它拆成：梳理当前的表结构使用情况、写迁移脚本、在预发布环境跑一遍、校验数据完整性、最后切换生产环境——校验必须在切换之前完成，但梳理表结构和写迁移脚本可以部分并行进行。
和相关概念的区别
『规划』和 task-decomposition（任务拆解）有时会被当成同一个词用，但拆解其实只是『把目标拆成若干部分』这一个子步骤；规划是更大的活动，还包括给这些部分排序、处理它们之间的依赖关系，以及在有新信息进来时决定要不要重新规划。
常见误解
常见问题
AI 智能体里的『任务规划』是什么？
任务规划和任务拆解是一回事吗？
任务中途情况变了，智能体会重新规划吗？
最近核实： 2026-08-28