智能体 Plan 机制

智能体 Plan 机制把模型生成的步骤列表，升级为可检查、可纠偏、可执行的运行时对象。步骤只是外部表现，真正让 Plan 有效的是目标、上下文、路径理由、检查点和恢复规则。

Plan 解决什么问题

Plan 的本质是降低执行不确定性：

目标不确定：用户想达到什么状态，怎样才算成功。
上下文不确定：哪些事实已确认，哪些信息仍需收集。
路径不确定：存在多种实现路径时选哪一条，以及为什么。
过程不确定：执行中的步骤是否满足约束并产生有效中间结果。
失败不确定：不同失败应重试、重新规划、澄清、回滚还是中止。

其中，路径选择的理由往往比步骤本身更重要。没有理由的步骤在故障发生后很难调试，也无法判断应该改变执行还是改变 Plan。

主题结构

G4C 框架定义 Goal、Context、Choice、Checkpoint、Correction。
Plan 纠偏策略定义五种运行时恢复动作。
Plan 评估衡量离线结构质量和线上执行结果。
Plan 高级模式介绍生成—评审—修订循环与 DAG Plan。

意图识别决定用户需要哪个工作流，Plan 决定这个工作流如何执行；智能体任务简报稳定输入，Plan 稳定后续执行。简单单步任务不一定需要 Plan，但有分支、硬约束或高代价操作时，它是重要的 Harness 状态。