Вики
Блог nikolskiy.dev

Plan and Execute

Plan-and-Execute — паттерн оркестрации, разделяющий Planner («что делать» — план) и Executor («как делать» — вызов инструментов). Это второй базовый подход к рассуждению агента наряду с ReAct: ReAct планирует онлайн пошагово, Plan-and-Execute сначала строит план, потом исполняет.

Суть

Вместо того чтобы на каждом шаге думать и сразу действовать (ReAct), агент сначала формирует план целиком, а затем отдельный слой его исполняет. Разделение ролей делает поведение прозрачнее и дешевле.

Зачем это нужно

Главная мысль из лекции: «не забивать гвозди микроскопом». LLM может сделать простое сложение, но сожжёт тысячи токенов — поэтому сначала решаем что нужно (план), а как — отдаём подходящему инструменту/коду, не тратя дорогой reasoning впустую. Это снижает стоимость (см. Agent CostControl).

Как работает

  • ReAct — онлайн-планирование step-by-step; состояние неявно закодировано в контексте; управление через max_steps / stop-rules.
  • Plan-and-Execute — сначала план (список шагов/изменений), затем исполнение; состояние явное.
  • Роли Planner / Coder / Reviewer — логически разные даже при одной LLM (разные промпты/ограничения): Planner понимает задачу и планирует, Coder делает, Reviewer проверяет результат по чек-листу. Ревью-роль критична.
  • Architect/Editor split — экономический вариант planner/executor: «умная» дорогая модель проектирует короткий план, «дешёвая быстрая» печатает код по нему (экономия 50–80%, см. Agent CostControl). Развитие ревью-роли — внешний оценщик Generator Evaluator (Planner/Generator/Evaluator), т.к. самооценке агента доверять нельзя.
  • Условия выхода общие для обоих: Success, User Feedback (позитивные); Max iterations / Max tokens / Max time / No Progress (негативные).
  • Опирается на компоненты Agent Anatomy и питается ground truth, как и ReAct.

Пример

PLAN (Planner):
  1. найти клиента по email
  2. проверить статус заказа
  3. оформить возврат
EXECUTE (Executor):
  step1 → tool find_customer(...)
  step2 → tool get_order_status(...)
  step3 → tool create_refund(...)  # реальное действие

Связано с

  • ReAct — второй базовый паттерн рассуждения (онлайн vs план-вперёд)
  • AI Agent — оба паттерна — способ реализовать «мозг» агента
  • Agent Anatomy — оркестрация как компонент
  • Generator Evaluator — Planner/Generator/Evaluator: ревью выносится во внешний оценщик
  • Agent Architecture — где планировщик встраивается в master loop

Открытые вопросы

  • когда ReAct, когда Plan-and-Execute (критерий выбора)
  • как заставить Reviewer реально ловить ошибки, а не «штамповать ОК»