任务规划
智能体将模糊的高层目标自动分解为有序子任务序列的过程，常见范式包括 ReAct、Plan-and-Execute 及基于树搜索的规划方法
核心事实
时间轴 (近 90 天)
规划与执行的耦合程度直接影响智能体的灵活性与稳定性：紧耦合允许快速反应但易陷入局部最优；松耦合支持全局优化但可能产生不可执行的抽象计划。
任务规划（planning）是agent领域的核心能力之一，本质是降低任务的不确定性。
下一阶段的评测焦点不会停留在单一学科基准上，更长程的任务规划、多模态环境下的推理以及模型自我验证能力可能成为新的焦点。
任务规划（Task Planning）指智能体将模糊的高层目标自动分解为有序子任务序列的过程。
在智能体开发模式下，人类应专注系统设计和任务规划，而非写代码本身。
自然语言理解与任务规划系统需要将自然语言指令解析为结构化意图，涉及意图识别、实体抽取和上下文消歧，并结合日历现状判断冲突和调整。
主流任务规划方法包括ReAct范式、Plan-and-Execute模式和Tree of Thoughts（思维树）
规划模块负责将复杂任务分解为可执行的子任务序列
任务规划业界主流实现方式包括Plan-then-Execute（一次性生成完整计划）和Adaptive Planning（边执行边调整）两种策略
全部知识事实 (9)
主流任务规划方法包括ReAct范式、Plan-and-Execute模式和Tree of Thoughts（思维树）
65%已验证规划模块负责将复杂任务分解为可执行的子任务序列
65%待验证规划与执行的耦合程度直接影响智能体的灵活性与稳定性：紧耦合允许快速反应但易陷入局部最优；松耦合支持全局优化但可能产生不可执行的抽象计划。
50%待验证任务规划（planning）是agent领域的核心能力之一，本质是降低任务的不确定性。
50%待验证任务规划（Task Planning）指智能体将模糊的高层目标自动分解为有序子任务序列的过程。
50%待验证在智能体开发模式下，人类应专注系统设计和任务规划，而非写代码本身。
50%待验证自然语言理解与任务规划系统需要将自然语言指令解析为结构化意图，涉及意图识别、实体抽取和上下文消歧，并结合日历现状判断冲突和调整。
50%待验证任务规划业界主流实现方式包括Plan-then-Execute（一次性生成完整计划）和Adaptive Planning（边执行边调整）两种策略
50%待验证下一阶段的评测焦点不会停留在单一学科基准上，更长程的任务规划、多模态环境下的推理以及模型自我验证能力可能成为新的焦点。
50%