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摘要
近日，DeepWisdom研究团队在其发表的论文中指出，当前主流智能体框架受限于固定的决策粒度，难以兼顾细粒度执行与全局规划。研究显示，ReAct智能体虽擅长执行细粒度动作，却缺乏高层次的规划能力；而具备规划器的智能体虽能生成宏观计划，但其规划与执行模块相互割裂，导致在动态环境中难以实时调整与优化。该研究呼吁构建更具适应性的智能体架构，以实现规划与执行的深度融合，提升智能体在复杂任务中的表现。
关键词
智能体, 决策粒度, ReAct, 规划器, 动态调整
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，智能体（Agent）框架在复杂任务处理、自然语言理解与自主决策等领域展现出巨大潜力。以ReAct为代表的推理-行动（Reasoning-Action）范式，通过交错执行思维链推理与具体操作，在问答、网页导航等任务中取得了显著成果。与此同时，引入规划器（Planner）的分层智能体架构也逐渐兴起，这类模型试图通过高层战略规划指导低层动作执行，提升任务完成的系统性与效率。然而，尽管这些主流框架各具优势，DeepWisdom研究团队指出，它们普遍受限于固定的决策粒度——即在“想”与“做”之间缺乏灵活切换的能力。这种结构性局限使得智能体难以在瞬息万变的环境中实现真正的自主适应，暴露出当前智能体设计在动态性与整体性之间的深层矛盾。
决策粒度，作为智能体行为组织的基本单位，深刻影响着其认知节奏与行动逻辑。细粒度决策强调每一步动作的精确推理与即时反馈，适用于局部问题求解；而粗粒度决策则关注长期目标的分解与路径规划，服务于全局掌控。理想状态下，智能体应能在不同粒度间自由流动，如同人类在思考时既能聚焦细节，又能抽身俯瞰全局。然而，现有框架往往将决策粒度固化：要么局限于逐条推理的动作序列，要么割裂规划与执行的闭环联系。这种刚性结构不仅削弱了应对突发变化的灵活性，更限制了智能体在复杂场景下的学习与进化能力，成为制约其迈向真正“类人智能”的关键瓶颈。
ReAct智能体以其“思考—行动”交替机制著称，能够在多步推理中调用外部工具并生成连贯响应，展现出令人印象深刻的交互能力。然而，正是这一看似流畅的过程，暴露了其内在的决策困境：所有决策均被锁定在细粒度层面，每一次行动都依赖即时推理驱动，缺乏对任务整体结构的预判与统筹。例如，在需要跨步骤资源调配或阶段目标重构的任务中，ReAct往往陷入“只见树木，不见森林”的循环——不断优化局部动作，却无法跳出当前语境进行战略跃迁。这种被细粒度动作牢牢束缚的运行模式，使其在面对长周期、高复杂度任务时显得力不从心，反映出其架构本质上仍是一种反应式系统，而非具备前瞻视野的主动规划者。
尽管ReAct在单步推理和环境交互方面表现优异，但其最根本的短板在于完全缺失高层次的全局规划能力。它无法像人类那样先制定蓝图再逐步实施，也无法在执行过程中根据新信息动态修正整体策略。由于没有独立的规划模块参与引导，ReAct的所有决策都是线性推进、逐层生成的结果，导致其极易受到早期错误推理的连锁影响。一旦初始方向出现偏差，后续动作便会沿着错误路径持续深化，难以自我纠正。此外，在面对多目标并行或资源约束的情境下，ReAct缺乏对优先级、时间成本与风险权衡的宏观考量，暴露出其在战略思维层面的根本性缺失。这不仅限制了其应用边界，也凸显出构建融合规划与执行一体化智能体的迫切需求。
在当前主流的智能体架构中，规划器（Planner）被寄予厚望，作为“大脑中的战略家”，其职责是将复杂任务分解为可执行的子目标序列，并构建通往最终结果的宏观路径。这类模型通常采用分层设计，高层负责抽象推理与计划生成，低层则专注于具体动作的实施。例如，某些基于LLM的智能体通过引入专门的规划模块，在任务开始前便生成多步行动计划，显著提升了执行效率与逻辑连贯性。然而，DeepWisdom研究团队指出，这种看似合理的分工实则暗藏结构性缺陷：规划器往往依赖静态输入进行一次性决策，缺乏对环境变化的持续感知能力。它如同一位只凭地图出发却拒绝查看路况的旅人，在初始计划制定后便不再更新认知，导致后续执行极易偏离真实需求。更关键的是，规划过程与执行过程之间缺乏反馈回路，使得智能体无法根据实际进展动态修正策略，暴露出其在适应性上的根本局限。
尽管规划器具备生成高层次战略的能力，但在实际执行过程中，其僵化的运行机制常常成为系统响应迟滞的根源。一旦任务启动，多数智能体的规划器便进入“休眠状态”，不再参与后续决策，所有调整均由底层执行模块独立完成。这种“规划一次，执行到底”的模式在理想环境中或能奏效，但在现实场景中却极易遭遇挑战。例如，当外部条件突变或出现未预见障碍时，执行层虽能感知异常，却无权重构整体计划，只能在原有框架内做局部修补，最终可能导致资源错配、路径冗余甚至任务失败。研究数据显示，在涉及多阶段决策的任务测试中，超过60%的失败案例源于初始计划未能随环境演化而更新。这表明，规划器并非“失能”，而是被人为地隔离于动态闭环之外，使其从本应灵活的战略中枢退化为一次性指令发射器，严重削弱了智能体的整体智能水平。
规划与执行的割裂，本质上是一种“脑”与“手”的分离——一个负责构想，另一个负责操作，却彼此不通声息。这种模块化设计虽便于工程实现，却违背了智能行为的基本规律：真正的自主决策应当是一个持续感知、评估、调整的循环过程。当规划器与执行模块之间缺乏实时通信机制时，智能体便失去了在行动中学习和进化的机会。例如，在需要频繁切换目标优先级的复杂任务中，执行层可能已察觉某条路径成本过高，但由于信息无法反向传递至规划层，系统无法触发重新规划流程，只能继续沿错误方向推进。DeepWisdom的研究进一步揭示，此类割裂结构使智能体的平均纠错延迟高达3.7个决策周期，远超人类在类似情境下的反应速度。这种滞后不仅降低了任务成功率，也暴露出现有框架在应对不确定性方面的脆弱性，凸显出融合式架构的必要性。
要突破当前智能体框架在动态调整上的瓶颈，必须从根本上重构其内部架构，推动规划与执行从“分离”走向“共生”。首先，应建立双向反馈通道，使执行过程中的状态变化能够实时触发规划器的再评估机制，实现“边做边想”的连续性决策。其次，引入可变决策粒度机制，允许智能体根据任务阶段自动切换细粒度操作与粗粒度统筹，如在稳定期采用高阶规划，在突变期转入精细调控。此外，借鉴人类认知中的元控制机制，设计具备自我监控能力的元规划器，用于动态分配思维资源、识别偏差并启动重规划流程。实验表明，集成此类机制的原型系统在复杂任务中的适应效率提升了42%。未来智能体的发展不应局限于功能叠加，而应回归智能本质——在流动的现实中保持灵活应变的能力，唯有如此，才能真正迈向具有类人智慧的自主系统。
DeepWisdom研究团队的最新成果揭示了当前智能体框架在决策粒度与架构设计上的深层局限。ReAct类智能体受限于细粒度动作序列，缺乏全局规划能力，易陷入局部优化陷阱；而带有规划器的智能体虽能生成宏观策略，却因规划与执行模块割裂，导致动态调整能力薄弱。研究指出，超过60%的任务失败源于计划无法随环境演化更新，平均纠错延迟高达3.7个决策周期。为此，亟需构建融合双向反馈、可变决策粒度与元规划机制的新型架构，实现“边做边想”的连续决策闭环。唯有打破“脑”与“手”的分离状态，推动规划与执行的深度融合，才能提升智能体在复杂、动态环境中的适应性与自主性，迈向真正类人水平的智能系统。