智能体的计划什么时候需要改变

计划的可信度来自执行证据

语言模型可以很快列出完整步骤，但步骤中的资料可能不存在，工具可能没有对应能力，某些动作也可能需要额外输入。计划写得顺畅，并不意味着执行条件已经满足。

可以先确认最关键的依赖，再决定是否展开后续工作。对无法取得的信息明确标记，不让智能体用假设替代查询结果。计划中的“已完成”必须由工具结果或可检查产物支持。

让反馈改变路径，而不是只增加重试

同一步骤反复失败时，应判断原因属于短暂服务异常、输入不符还是方案本身不成立。只有前一种情况通常适合按规则重试；其他情况可能需要补充输入或改变路径。

计划更新应说明哪些判断因新证据改变、哪些约束仍然有效。尤其在跨系统任务中，不能因为原路径不通，就自动扩大工具权限或改用未经允许的外部动作。

停止条件应在开始前就有位置

可以设置时间、费用、重试次数和业务状态等边界。更重要的是明确什么结果算完成，什么情况需要人工介入。没有完成标准的智能体，容易不断产生新的“下一步”。

对于不能可靠验证的工作，结束时应如实说明已取得的结果和仍未确认的部分。停止不是失败的同义词；有时它是保护任务边界、等待必要判断的正常动作。

1. 定义目标

   用可检查的业务结果说明完成状态。

2. 核对依赖

   资料、工具和授权能够支持下一步。

3. 根据反馈调整

   保留变化理由并检查停止条件。

更好的计划，也应更容易接手

当人员需要介入时，应能够看到当前状态、已尝试路径和关键证据。只有长篇自述而没有结果记录，会让接手者重新调查全部过程。

企业智能体的规划能力，不只体现在能走多远，也体现在变化发生后能否解释当前位置。可交接的执行过程，才有机会成为稳定的组织能力。

让计划中的关键依赖先接受验证

在展开后续任务前，先确认必需资料、工具与授权是否存在。一次失败后区分暂时异常和条件不成立，更新计划时交代原因、已完成事项与停止条件，不能用增加重试代替判断。