第十二节：复杂任务编排——打造 ReAct、Reflection 与多步 Planning 链路

引言

延续上一章我们完成了基于RAG的数据增强Agent升级，本章将迈入Agent构建的中枢——复杂任务编排。面对跨领域复杂指令，如何让Agent不仅执行单步任务，而是具备思考、反思、自纠正并规划多步执行的能力？这是智能Agent演进的关键。

核心理论

复杂任务编排基于三大Agent思维模型：

• ReAct（Reasoning + Acting）：Agent在执行过程中不断思考（Reasoning）当前步骤是否达成目标，决定下一步行动（Acting），并通过观察（Observing）环境反馈更新策略。

• Reflection（反思能力）：Agent在任务执行后，自我审视执行效果，发现偏差与错误，调整执行策略以纠错。

• 多步任务拆解（Planning）：复杂指令通常包含多阶段任务，Agent需要将整体指令拆分为独立子任务，按照逻辑依赖顺序计划执行路径。

结合这三者，Agent不再是单线程执行机器，而成为具备动态规划与自我驱动能力的智能调度器。

实战演练

本节通过一个示例指令：

“帮我查阅本周销售数据，生成图表并通过邮件发送”

来演示如何实现循环调度器完成拆分与多步执行。

1. 设计任务拆分函数