Agent任务规划入门指南：从零构建高效自动化流程

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Agent 任务规划是指让智能体（Agent）根据目标自动分解、排序和执行一系列任务的过程。举个生活中的例子，就像你规划一次旅行：需要订机票、订酒店、安排景点游览，这些任务之间有先后关系，也可能需要根据情况动态调整。

在技术领域，Agent 任务规划常用于：

自动化测试：按顺序执行测试用例
数据处理流水线：ETL 任务的依赖管理
运维自动化：批量服务器维护任务调度
游戏 AI：NPC 的行为决策树

实现任务规划有几种主流方法，各有优缺点：

规则引擎：适合简单场景
优点：实现简单，规则直观
缺点：难以处理复杂依赖关系
状态机：适合流程明确的任务
优点：状态转换清晰
缺点：状态爆炸问题
行为树：适合需要灵活调整的场景
优点：模块化程度高
缺点：学习曲线较陡

对于大多数业务场景，基于优先级队列的任务规划器是平衡复杂度和灵活性的好选择。

下面我们实现一个支持优先级调度和失败重试的基础 Agent：

from typing import List, Dict, Callable
import heapq

class Task:
    def __init__(self, 
                 name: str,
                 action: Callable,
                 priority: int = 0,
                 max_retries: int = 3):
        self.name = name
        self.action = action
        self.priority = priority
        self.retries = max_retries

    def __lt__(self, other):
        # 优先级数字越小越优先
        return self.priority < other.priority

class TaskPlanner:
    def __init__(self):
        self.task_queue = []

    def add_task(self, task: Task):
        heapq.heappush(self.task_queue, task)

    def run_next(self) -> bool:
        if not self.task_queue:
            return False

        current = heapq.heappop(self.task_queue)
        try:
            print(f"Executing {current.name}")
            current.action()
        except Exception as e:
            print(f"Task {current.name} failed: {str(e)}")
            if current.retries > 0:
                current.retries -= 1
                heapq.heappush(self.task_queue, current)
        return True

关键设计点：