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全文 7 节：数字员工模式（1.1）→ 计划更新的两种模式（1.2）→ 关闭 / 开启动态更新（1.3 / 1.4）→ Plan-Execute 的过程（1.5）→ PlanningAgent 工作流程（1.6）→ 案例（1.7）

flowchart LR
    A[用户查询] --> B[PlanningAgent 规划]
    B --> C{动态更新?}
    C -->|是 isCloseUpdate=false| D[每步重新评估<br>thinks + act]
    C -->|否 isCloseUpdate=true| E[按计划逐步执行<br>stepPlan]
    D --> F[ExecutorAgent 执行工具]
    E --> F
    F --> G{计划完成?}
    G -->|否| B
    G -->|是| H[SummaryAgent 总结]

如果没有安装或者没有基础的，可以先看下面两篇文章（一个是安装，一个是 React 模式），然后再看本文的 Plan 模式：

• JoyAgent-JDGenie 开源多智能体产品，超越 OWL、OpenManus，Java 福利——安装和介绍
• JoyAgent-JDGenie Java 智能体深入解析 React 模式，从原理代码到案例实战——React 模式

1. 数字员工模式

1.1. 数字员工模式

数字员工模式是计划执行模式，执行的就是内部的工具。工具被赋予一个名字，就是数字员工。常用的工具有 4 个，可以把工具根据当前任务（{{task}}）、用户原始查询（{{query}}）和可用工具描述（{{ToolsDesc}}）来进行命名，例如：

{
  "file_tool": "数据记录员",
  "code_interpreter": "代码专家",
  "deep_search": "竞品分析员",
  "report_tool": "报告撰写专家"
}

主要目的是让前端界面更好看：前端可以显示"市场洞察专员正在处理文件"，而不是冷冰冰的"file_tool 正在执行"。

• 个性化：根据不同任务场景，同一个工具可以有不同的角色名称
• 可追踪性：日志中可以清晰看到是哪个"数字员工"执行的操作

1.2. 计划更新的两种模式

计划模式有个很重要的区别：是一次规划完成，还是计划随着执行而动态变化。该值来自配置文件中的 autobots.autoagent.planner.close_update 属性，配置在 application.yml 第 47 行。默认是 close_update，也就是关闭了动态更新计划。

下面是两种模式的对比：

1.3. 关闭动态更新（close_update: 1）

核心特点：一次规划，按序执行

• 执行模式：线性执行，不重新评估
• LLM 调用：仅在初始规划时调用
• 适用场景：任务明确、环境稳定的情况
• 优势：执行快速、成本低、逻辑简单
• 劣势：缺乏灵活性，无法应对变化

1.4. 开启动态更新（close_update: 0）

核心特点：持续评估，动态调整

• 执行模式：每步都重新思考和评估
• LLM 调用：每个任务执行前都调用
• 适用场景：复杂任务、需要容错和适应性的情况
• 优势：高度灵活、容错性强、结果质量高
• 劣势：执行较慢、成本较高、逻辑复杂

1.5. Plan-Execute 的过程

1.5.1. 类的继承关系

PlanningAgent (规划代理)
    ↓ 继承
ReActAgent (ReAct 模式代理)
    ↓ 继承
BaseAgent (代理基类)
    ↓ 组合
PlanningTool (规划工具)
Plan (计划数据结构)

PlanningAgent 的类继承关系

1.5.2. 整体流程

因为流程比较多，所以图很长：

基于代码分析，梳理了 PlanningAgent 的完整工作流程：

1.6. PlanningAgent 工作流程概述

1.6.1. 初始化阶段（构造函数）

• 设置代理名称为 “planning”
• 加载系统提示词和下一步提示词模板
• 初始化 PlanningTool 工具
• 配置 LLM 模型和最大步数
• 设置动态更新标志 isCloseUpdate

1.6.2. 主要执行模式

PlanningAgent 有两种主要执行模式（即第 1.1 节提到的两种模式），下面看下 act 中会有什么动作：

1.6.2.1. 模式一：动态规划模式（isCloseUpdate = false）

thinks() 调用 LLM 分析当前情况并决定使用 PlanningTool
act() 执行工具调用，可能包括：
    create: 创建新的任务计划
    update: 更新现有计划
    mark_step: 标记步骤状态 (not_started/in_progress/completed)
    finish: 完成整个计划

1.6.2.2. 模式二：静态执行模式（isCloseUpdate = true）

• 如果已有计划，直接调用 stepPlan() 推进到下一步
• 跳过 LLM 思考过程，提高执行效率——就是让执行 agent 一步步地完成 PlanningAgent 中给出的计划

1.6.3. 核心方法详解

1.6.3.1. think() 和 act() 方法

think() 方法

think 的时候会将文件信息处理到系统提示词中，这一点非常重要：

// 更新文件信息到提示词
String filesStr = FileUtil.formatFileInfo(context.getProductFiles(), false);
setSystemPrompt(getSystemPromptSnapshot().replace("{{files}}", filesStr));

// 调用 LLM 获取工具调用决策
CompletableFuture<LLM.ToolCallResponse> future = getLlm().askTool(
    context,
    getMemory().getMessages(),
    Message.systemMessage(getSystemPrompt(), null),
    availableTools,
    ToolChoice.AUTO,
    null,
    context.getIsStream(),
    300);

act() 方法

act() 方法本身亮点不多，主要是运行工具（tool）：

• 执行 LLM 返回的工具调用
• 处理 PlanningTool 的各种命令
• 更新内存中的对话历史
• 返回下一个要执行的任务

getNextTask() 方法

getNextTask() 方法就和名字一样，会给出下一个任务——毕竟 plan-execute 是在不断循环中解决问题的：

• 检查计划中所有步骤是否完成
• 如果全部完成：设置状态为 FINISHED，返回 “finish”
• 如果有进行中的步骤：返回当前步骤内容

1.6.4. Plan 对象的状态管理

Plan 对象维护三个核心状态列表。这就像人做事一样：先列举 1、2、3、4、5 步骤，然后记录每个步骤的完成情况。当然，和我们工作一样，如果某件事没有完成或有问题，最好写点备注，方便解释。

steps: 任务步骤列表
stepStatus: 每个步骤的状态 (not_started/in_progress/completed)
notes: 每个步骤的备注信息

当某个步骤开始运行后，stepPlan() 方法会找到当前 in_progress 的步骤进行处理，完成后标记为 completed，并将下一个步骤标记为 in_progress（in_progress 状态代表接下来要被执行处理的步骤）。

1.6.5. PlanningAgent 一句话明白运行机制

在 PlanSolveHandlerImpl 中会进行 Planning → Execution 循环：

• PlanningAgent 生成任务计划
• ExecutorAgent 执行具体任务
• 结果反馈给 PlanningAgent 进行下一轮规划
• 所有任务完成后，SummaryAgent 对整个执行过程进行总结

1.6.6. 关键特性

• 🔄 迭代规划：支持根据执行结果动态调整计划
• ⚡ 高效模式：支持关闭动态更新，直接按既定计划执行
• 🎯 状态追踪：精确管理每个步骤的执行状态
• 📊 流式输出：支持实时输出思考过程和计划状态
• 🔧 工具集成：通过 PlanningTool 实现计划的 CRUD 操作

1.7. 案例

这是一个分析京东财务的案例，有图有表，效果不错。

[!success] 核心要点

• 数字员工：给内部工具赋予业务角色名（如 file_tool → 数据记录员），前端显示更友好、日志可追踪
• 两种计划模式：close_update: 1 一次规划按序执行（快、省、简单）；close_update: 0 每步动态评估（灵活、容错、质量高）
• 类继承链：PlanningAgent → ReActAgent → BaseAgent，组合 PlanningTool 与 Plan
• 执行循环：PlanningAgent 规划 → ExecutorAgent 执行 → 结果回传再规划 → SummaryAgent 总结
• 状态管理：steps / stepStatus / notes 三列表驱动 stepPlan() 逐步推进