Plan-and-Solve范式
为了解决思维链在处理多步骤、复杂问题时容易“偏离轨道”的问题。与 ReAct 将思考和行动融合在每一步不同，Plan-and-Solve 将整个流程解耦为两个核心阶段:
- 规划阶段 (Planning Phase)： 首先，智能体会接收用户的完整问题。它的第一个任务不是直接去解决问题或调用工具，而是将问题分解，并制定出一个清晰、分步骤的行动计划。这个计划本身就是一次大语言模型的调用产物。
- 执行阶段 (Solving Phase)： 在获得完整的计划后，智能体进入执行阶段。它会严格按照计划中的步骤，逐一执行。每一步的执行都可能是一次独立的 LLM 调用，或者是对上一步结果的加工处理，直到计划中的所有步骤都完成，最终得出答案。
Planner规划器：
PLANNER_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一个顶级的AI规划专家。你的任务是将用户提出的复杂问题分解成一个由多个简单步骤组成的行动计划。
请确保计划中的每个步骤都是一个独立的、可执行的子任务，并且严格按照逻辑顺序排列。
你的输出必须是一个Python列表，其中每个元素都是一个描述子任务的字符串。
问题: {question}
请严格按照以下格式输出你的计划,```python与```作为前后缀是必要的:
```python
["步骤1", "步骤2", "步骤3", ...]
```
"""import ast;
class Planner:
def __init__(self, llm_client):
self.llm_client = llm_client
def plan(self, question: str) -> list[str]:
"""
根据用户问题生成一个行动计划。
"""
prompt = PLANNER_PROMPT_TEMPLATE.format(question=question)
# 为了生成计划，我们构建一个简单的消息列表
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
print("--- 正在生成计划 ---")
# 使用流式输出来获取完整的计划
response_text = self.llm_client.think(messages=messages) or ""
print(f"✅ 计划已生成:\n{response_text}")
# 解析LLM输出的列表字符串
try:
# 找到```python和```之间的内容
plan_str = response_text.split("```python")[1].split("```")[0].strip()
# 使用ast.literal_eval来安全地执行字符串，将其转换为Python列表
plan = ast.literal_eval(plan_str)
return plan if isinstance(plan, list) else []
except (ValueError, SyntaxError, IndexError) as e:
print(f"❌ 解析计划时出错: {e}")
print(f"原始响应: {response_text}")
return []
except Exception as e:
print(f"❌ 解析计划时发生未知错误: {e}")
return []
Executor执行器：
执行器的提示词与规划器不同。它的目标不是分解问题，而是在已有上下文的基础上，专注解决当前这一个步骤。因此，提示词需要包含以下关键信息：
- 原始问题： 确保模型始终了解最终目标。
- 完整计划： 让模型了解当前步骤在整个任务中的位置。
- 历史步骤与结果： 提供至今为止已经完成的工作，作为当前步骤的直接输入。
- 当前步骤： 明确指示模型现在需要解决哪一个具体任务。
EXECUTOR_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一位顶级的AI执行专家。你的任务是严格按照给定的计划，一步步地解决问题。
你将收到原始问题、完整的计划、以及到目前为止已经完成的步骤和结果。
请你专注于解决“当前步骤”，并仅输出该步骤的最终答案，不要输出任何额外的解释或对话。
# 原始问题:
{question}
# 完整计划:
{plan}
# 历史步骤与结果:
{history}
# 当前步骤:
{current_step}
请仅输出针对“当前步骤”的回答:
"""class Executor:
def __init__(self, llm_client):
self.llm_client = llm_client
def execute(self, question: str, plan: list[str]) -> str:
"""
根据计划，逐步执行并解决问题。
"""
history = "" # 用于存储历史步骤和结果的字符串
print("\n--- 正在执行计划 ---")
for i, step in enumerate(plan):
print(f"\n-> 正在执行步骤 {i+1}/{len(plan)}: {step}")
prompt = EXECUTOR_PROMPT_TEMPLATE.format(
question=question,
plan=plan,
history=history if history else "无", # 如果是第一步，则历史为空
current_step=step
)
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
response_text = self.llm_client.think(messages=messages) or ""
# 更新历史记录，为下一步做准备
history += f"步骤 {i+1}: {step}\n结果: {response_text}\n\n"
print(f"✅ 步骤 {i+1} 已完成，结果: {response_text}")
# 循环结束后，最后一步的响应就是最终答案
final_answer = response_text
return final_answer执行plan+execute:
if __name__ == '__main__':
myLLM = LLModel();
question = '一个水果店周一卖出了15个苹果。周二卖出的苹果数量是周一的两倍。周三卖出的数量比周二少了5个。请问这三天总共卖出了多少个苹果？';
myPlanner = Planner(llm_client=myLLM);
thePlan = myPlanner.plan(question=question);
myExecutor = Executor(llm_client=myLLM);
myExecutor.execute(question=question, plan=thePlan);
执行步骤十分清晰。