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大多数智能体系统在构建时都基于一个隐含的架构假设：LLM 在同一次推理调用中同时处理规划和执行。要求它完成一个包含十个步骤的任务，模型会决定做什么、去执行、检查结果、再决定下一步做什么——这一切都在一个连续的 ReAct 循环中完成。这看起来很优雅。但在实际工作负载下，它会以一种难以诊断的方式崩溃，因为其失败模式看起来更像是模型质量问题，而非设计问题。

智能体规划模块——即纯粹负责任务拆解、依赖建模和排序的组件——是大多数从业者都会跳过的接缝。只有当事情变得困难到无法忽视时，它才会显现出来。