在人工智能领域，尤其是智能体（Agent）架构的设计中，如何实现高效的任务规划、执行和工具调用是一个关键问题。本文深入探讨了智能体架构中的三大核心组件：Planner（规划者）、Executor（执行者）和Tool Handler（工具处理者），并详细分析了它们在解耦与协作机制中的作用。Planner (规划者)、Executor (执行者) 和 Tool Handler (工具处理者) 这三大核心组件在 Agent 架构中的解耦与协作机制。理解它们如何协同工作，是构建健壮、高效智能体的关键。这三者就像一个高度专业化的项目团队，各司其职，又紧密配合，共同完成复杂任务。一、Planner（规划者）：Agent 的“大脑”和“战略家”核心职责： Planner 的主要任务是将一个复杂、高层次的用户目标或系统目标，分解成一系列清晰、可执行的、原子化的子任务（Steps），并确定这些子任务的逻辑顺序或依赖关系。它负责“想清楚”怎么做。如何实现复杂任务分解？1）目标理解与澄清：Planner 首先接收用户输入的模糊或复杂目标（例如：“帮我规划一次下周去大阪的旅行，要经济实惠但体验要好，还得避开热门景点”）。它会利用其底层的 LLM 的理解能力和世界知识，对目标进行解析，提取关键实体、约束和期望。产品经理视角： 确保 Planner 的 Prompt 设计能充分引导 LLM 进行目标理解，甚至可以在理解不清晰时主动向用户提问澄清（这是优秀 Agent 的表现）。2）知识和能力匹配：Planner 会“审视”Agent 拥有的所有可用工具（Tools），以及自身具备的内部知识（Memory）。它会评估：要完成这个目标，我能用什么工具？我有哪些内部信息？哪些工具可以处理哪些类型的子任务？产品经理视角： 清晰定义每个工具的功能描述（Tool Description）和输入参数（Input Schema），这是 Planner 选择工具的依据。工具描述越清晰，Planner 越能准确匹配。3）多步骤思考与分解（Chain-of-Thought / Tree-of-Thought）：这是 Planner 的核心智能所在。Planner 会调用其底层的 LLM，采用 Chain-of-Thought (CoT)、Tree-of-Thought (ToT)、ReAct (Reasoning and Acting) 等推理策略。CoT： 简单任务分解，一步步列出执行步骤。ToT： 复杂任务分解，Planner 可能会探索多个可能的路径，并进行前瞻性思考，评估每个路径的成功概率，甚至在发现死胡同时进行回溯（Backtracking）。ReAct： Planner 可能会在思考过程中，先执行一些初步的“观察”行动（调用搜索工具、查询数据库），根据观察结果动态调整其规划。产品经理视角： 在设计 Planner 的 Prompt 时，鼓励其输出思考过程（Thought: Plan: Sub-task: 等），这有助于调试和理解 Agent 行为，也有助于用户信任。4）生成可执行的子任务列表：最终，Planner 会输出一个结构化的计划，通常是一个子任务列表，每个子任务都足够具体，可以直接交给 Executor 去执行。每个子任务可能包含：任务描述、预期输入、预期输出、所需工具（或内部操作）、依赖关系。示例分解： “规划大阪旅行”子任务1：查询大阪热门景点及开放时间（工具：旅游信息API）子任务2：查询大阪经济型住宿信息（工具：酒店预订API）子任务3：查询大阪特色美食推荐（工具：美食点评API）子任务4：避开高峰期和热门景点，生成个性化行程草案（内部逻辑/LLM推理）子任务5：评估行程草案的经济性和体验（内部逻辑/LLM推理）子任务6：提供最终推荐行程和理由（输出）二、Executor（执行者）：Agent 的“手脚”和“行动者”核心职责： Executor 接收 Planner 生成的子任务列表，负责按照规划的顺序逐一执行这些子任务。它负责“做事情”，并将执行结果反馈给 Planner（或 Memory）。如何确保子任务的按序执行和错误处理？1）任务调度与执行：Executor 维护一个任务队列，按照 Planner 给出的顺序（或根据依赖关系）执行子任务。对于每个子任务，Executor 会判断其类型：是调用工具？是内部逻辑（如简单的文本处理）？还是需要输出给用户？产品经理视角： 设计 Executor 时要考虑任务的并发性。某些子任务可以并行执行（例如同时查询酒店和景点），而另一些则有严格的顺序依赖（必须先查询到酒店信息才能评估行程）。2）工具调用与结果捕获：如果子任务需要调用工具，Executor 会将请求参数传递给 Tool Handler，并等待其返回结果。Executor 会捕获工具调用的原始输出，并将其转换为可供 LLM 理解的格式（例如，将 JSON 格式的 API 响应转换为自然语言摘要）。产品经理视角： 确保 Tool Handler 返回的结果对 Executor 是清晰可读的。设计工具返回的Schema，避免歧义。3）错误处理与重试机制：这是 Executor 鲁棒性的关键。当子任务执行失败时（例如，API 调用失败、网络错误、工具返回非预期结果），Executor 需要有机制来处理：重试（Retry）： 针对瞬时错误，可以设置重试次数和间隔。错误报告： 将错误信息反馈给 Planner，让 Planner 重新评估计划或生成新的子任务。回退（Fallback）： 如果某个工具调用失败，是否可以尝试替代工具？请求人工干预（Human-in-the-Loop）： 对于无法自动解决的严重错误，将问题抛给人类，并提供足够的上下文。产品经理视角： 需要与研发团队明确错误等级和处理策略。哪些错误可以自动重试？哪些需要通知用户？哪些需要人工介入？这直接影响用户体验和系统稳定性。4）状态更新与反馈：Executor 会将每个子任务的执行结果（成功/失败，以及输出内容）更新到 Agent 的**内存（Memory）**中，或直接反馈给 Planner。这使得 Planner 能够根据最新状态进行自我评估和调整。产品经理视角： 内存的设计应支持记录详细的执行日志和中间结果，这对于后续的调试、优化和可解释性至关重要（例如，通过 LangSmith 等工具进行可视化）。三、Tool Handler（工具处理者）：Agent 的“桥梁”和“翻译官”核心职责： Tool Handler 是 Agent 与外部世界交互的“网关”。它负责将 Planner/Executor 的高层指令“翻译”成特定工具（API、数据库、内部函数）可理解的请求，并将工具的原始响应“翻译”回 Agent 可理解的格式。它负责“打交道”。如何封装外部系统，让 Agent 能够“用”起来？1）工具封装与标准化：Tool Handler 将各种复杂、异构的外部系统（如第三方API、企业内部数据库、计算器、文件系统等）统一封装成 Agent 可以理解和调用的标准接口。每个工具都应有一个清晰的名称、功能描述，以及输入参数的 Schema（例如，JSON Schema），告知 LLM 这个工具能做什么，以及需要什么输入。产品经理视角： 设计工具时，要站在 LLM 的角度去思考：这个工具的描述是否足够清晰？LLM 能否轻易理解它的功能和参数？工具的粒度是原子化还是更粗粒度？2）参数映射与调用：当 Executor 决定调用某个工具时，它会将 LLM 理解的参数（通常是自然语言中提取出的信息）传递给 Tool Handler。Tool Handler 负责将这些参数映射到实际工具 API 所需的参数格式。然后，Tool Handler 会发起实际的 API 调用（HTTP 请求、数据库查询、本地函数执行等）。产品经理视角： 了解工具的速率限制、认证方式、错误代码等，这些都会影响 Tool Handler 的健壮性和 Agent 的整体性能。3）结果解析与转换：Tool Handler 接收到外部工具返回的原始响应（通常是 JSON、XML 或数据库记录）。它负责将这些原始响应解析并转换为对 Agent 有意义、易于 LLM 理解的格式（例如，将复杂的 JSON 响应总结成自然语言描述或关键数据点）。产品经理视角： 结果转换的质量直接影响 Planner/Executor 对信息的利用。如果转换不当，即使工具返回了正确信息，Agent 也可能无法正确理解。4）错误和异常处理：Tool Handler 需要处理工具调用过程中可能出现的各种错误（网络连接失败、API 返回错误码、参数校验失败等）。它会将这些错误信息以结构化或友好的方式报告给 Executor。产品经理视角： 明确工具的错误类型和错误信息，以便 Executor 能据此做出正确的处理决策。四、三者的解耦与协作机制：一个动态循环这三者之间的关系是一个动态的、迭代的循环：1）用户目标 → 提交给 Planner。2）Planner 思考、规划 → 生成子任务列表 → 交给 Executor。）3Executor 逐一执行子任务：如果需要外部能力 → 请求 Tool Handler 调用工具。Tool Handler 调用工具 → 获取原始结果 → 解析并返回结构化结果给 Executor。Executor 接收结果 → 将结果更新到记忆（Memory），或直接反馈给 Planner。4）Planner 接收 Executor 的执行结果（无论是成功还是失败），进行自我评估/反思（Self-Reflection）：如果任务完成 → 输出最终结果。如果发现错误或进展不顺 → 重新规划，生成新的子任务列表（可能包括调试、重试或尝试新方法）。如果需要更多信息 → 可能生成新的子任务去调用工具或查询记忆。这个循环会持续进行，直到任务完成或达到预设的停止条件（例如，达到最大尝试次数）。产品经理需要理解的是：每一个环节都可能出错： Planner 可能规划错误，Executor 可能执行失败，Tool Handler 可能调用错误或返回乱码。设计时必须考虑这些点。每一个环节都是可优化的： 优化 Planner 的提示词可以提升规划质量；优化 Tool Handler 的封装可以提升工具调用效率；优化 Executor 的错误处理可以提升系统鲁棒性。解耦带来的灵活性： 这三者的解耦使得你可以独立地优化或替换其中一个组件，而不会影响其他部分。例如，更换一个更强大的 Planner LLM，或者集成一个新的 Tool。这种解耦与协作机制是构建复杂、智能 AI Agent 的核心，理解它能帮助你更好地与研发和算法团队协作，共同推动你的“智能表单生成 Agent”等项目落地。五、AI 创建表单机器人流程中的三者作用1. Planner (规划者) 的作用：理解需求，制定创建表单的“蓝图”输入： 用户的自然语言需求：“帮我创建一个用户注册表单，需要收集姓名、邮箱、电话，以及一个密码字段，密码要有两次输入确认，并且电话和邮箱要验证格式。”核心动作：理解与分解Planne（通常由一个强大的 LLM 扮演）会执行以下思考和规划：1）意图识别： 识别用户核心意图是“创建表单”，表单类型是“用户注册”。2）关键信息抽取： 提取表单所需的关键字段：姓名、邮箱、电话、密码。3）约束与规则识别：密码要有两次输入确认：这是一个逻辑约束，意味着需要 密码 和 确认密码 两个字段，且二者需要校验一致性。电话和邮箱要验证格式：这意味着这两个字段需要对应的校验规则（正则匹配或内置验证）。4）任务分解与排序： 将复杂的表单创建过程分解为一系列有序的、可执行的子任务。子任务 1：理解表单字段需求 (内部思考)识别核心字段：姓名 (文本)、邮箱 (邮箱格式)、电话 (电话格式)、密码 (密码类型)。识别密码确认逻辑：添加 确认密码 字段。子任务 2：规划字段属性与校验规则 (内部思考)为每个字段分配合适的输入类型 (text, email, tel, password)。为邮箱和电话字段指定格式验证规则。指定密码和确认密码的匹配规则。子任务 3：调用工具生成表单结构 (需要工具)根据规划好的字段和规则，调用“表单生成工具”的 API 来创建表单的 JSON 或特定格式结构。子任务 4：检查生成表单的逻辑和完整性 (内部思考/可能需要工具)评估生成的表单结构是否符合所有用户要求和逻辑规则。（可选，如果需要外部工具）调用“表单校验工具”进行更严格的结构校验。子任务 5：输出表单链接或可嵌入代码 (需要工具)如果表单生成成功且校验通过，调用“表单发布工具”生成可分享的链接或嵌入代码。将最终结果反馈给用户。输出： 一个结构化的执行计划，包含多个子任务及其依赖关系。2. Executor (执行者) 的作用：按计划推进，协调工具调用输入： Planner 生成的子任务列表。核心动作：调度与执行Executor 会按照 Planner 的计划，一步步执行子任务，并与 Tool Handler 交互。执行子任务 1 和 2 (内部逻辑): Executor 知道这两个是 Planner 的内部思考结果，不涉及外部调用，只是 Planner 的输出。执行子任务 3 (调用工具):Executor 识别到“调用工具生成表单结构”这个任务。它会准备好调用“表单生成工具”所需的参数，例如：JSON{“form_name”: “用户注册表单”,“fields”: [{“name”: “姓名”, “type”: “text”},{“name”: “邮箱”, “type”: “email”, “validation”: “email_format”},{“name”: “电话”, “type”: “tel”, “validation”: “phone_format”},{“name”: “密码”, “type”: “password”},{“name”: “确认密码”, “type”: “password”, “validation”: “match_password”}]}然后，Executor 将这些参数传递给 Tool Handler，请求调用 create_form 工具。接收工具结果与错误处理：Executor 从 Tool Handler 接收 create_form 工具的执行结果（例如：成功生成表单的 ID 或错误信息）。错误处理： 如果 create_form 失败（如 API 错误、参数不正确），Executor 会捕获这个错误。简单错误： 尝试重试几次。复杂错误： 将错误信息反馈给 Planner，让 Planner 重新评估，可能调整生成逻辑或提供用户友好的错误提示。执行子任务 4 (检查与校验): Executor 接收到生成表单的成功信息后，可能会触发内部的逻辑校验，或者如果 Planner 规划了，再次调用一个“表单校验工具”。执行子任务 5 (发布工具):如果校验通过，Executor 会准备参数，调用“表单发布工具”的 API，请求生成一个可分享的链接。接收链接后，Executor 将最终的链接信息作为结果。输出： 中间执行状态、工具调用结果，以及最终的表单链接。3. Tool Handler (工具处理者) 的作用：实现 Agent 与“表单系统”的交互输入： Executor 发出的工具调用请求（工具名称、参数）。核心动作：封装与转换Tool Handler 负责实际与你背后的**表单生成平台（或你的内部表单系统 API）**进行交互。1）工具定义与封装：你的表单系统会暴露一系列 API，例如：create_form(form_definition): 根据表单定义创建表单。validate_form_structure(form_id): 验证表单结构是否有效。publish_form(form_id): 发布表单并返回分享链接。Tool Handler 会将这些 API 封装成 Agent 可以调用的“工具”，并定义它们的功能描述和参数 Schema，供 Planner 识别和使用。例如，定义一个名为 create_form 的工具，描述为“用于根据给定字段定义创建新的表单”，参数为 form_definition (JSON 对象)。2）参数映射与实际调用：当 Executor 请求调用 create_form 工具，并传递了表单定义 JSON 时：Tool Handler 会接收这个 JSON，将其作为请求体，向你的表单系统 API POST /forms 发送一个 HTTP 请求。示例请求（HTTP POST）：POST /api/v1/formsContent-Type: application/json{“name”: “用户注册表单”,“elements”: [ // 假设你的表单系统内部是叫elements{“type”: “text”, “label”: “姓名”},{“type”: “email”, “label”: “邮箱”, “validation_regex”: “^\\S+@\\S+\\.\\S+$”},{“type”: “phone”, “label”: “电话”, “validation_regex”: “^\\d{11}$”},{“type”: “password”, “label”: “密码”},{“type”: “password_confirm”, “label”: “确认密码”, “match_field”: “密码”}]}3）结果解析与返回：Tool Handler 接收到表单系统 API 的响应（例如，{ “form_id”: “FORM123”, “status”: “created” }）。它会解析这个响应，并将其转换为 Agent（Executor）能够理解的、更简洁或结构化的形式返回。示例返回给 Executor：{“status”: “success”, “form_id”: “FORM123”, “message”: “表单创建成功”}4）错误和异常传递：如果表单系统 API 返回错误（如 400 Bad Request），Tool Handler 会捕获这些错误，并将其转换为 Executor 可以处理的异常或错误信息，而不是直接抛出原始 API 错误。输出： 工具执行的成功/失败状态，以及相应的返回值。本文由 @浮云志 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议