基于python手撕一个会规划执行的Agent

写在前面

一个思考：不依赖 LangGraph框架，我们能否实现一个 Plan-and-Execute 风格 的Agent。

相比于 ReAct 的步步为营，Plan-and-Execute 在处理需要长远规划、步骤间依赖性强、或者目标相对稳定的任务时可能更具优势。它强制 LLM 进行前瞻性思考，并允许将复杂的规划任务与相对简单的执行任务解耦，甚至可以使用不同能力的模型来分别处理。

本篇博客将深入探讨 Plan-and-Execute Agent 的原理，并使用 Python 从零开始（不依赖 LangChain/LangGraph 等高级框架，侧重理解核心逻辑），基于与 ReAct 示例相同的 web_search 和 calculator 工具，构建一个简单的规划 Agent。我们将涵盖其核心组件、Prompt 设计、代码实现、与 ReAct 的对比以及实践中的考量。

1. Plan-and-Execute 模式ÿ