不仅仅是简单的聊天机器人，“自主规划”的 AI 智能体是如何运作的？

想象一下，清晨时分，你一边冲着热气腾腾的咖啡，一边随口对电脑屏幕上的 AI 说：“帮我起草一份上周策划会议讨论的新产品营销计划初稿。相关的会议纪要文件在我的桌面文件夹里，如果市场统计数据不够，请去网上搜索最新的资料补充进去。”

如果是过去普通的对话型人工智能会怎样呢？十有八九它会要求你：“请直接把文件上传给我”，或者“请告诉我你想要哪种统计资料的具体关键词”。如果我们不一步步牵着它的手引导，它就什么也做不了，仅仅是一个被动的工具。

然而，最近软件和人工智能开发的趋势已经进入了一个全新的阶段。出现了一种令人惊叹的系统，它超越了仅仅用流畅的句子回答用户问题的形式，能够自主理解用户赋予的宏大且复杂的任务，并使用工具将其执行到底 How to Build AI Agents from Scratch in 2025。我们称这种能够自主行动的、具有主体性的人工智能为“AI 智能体（AI Agent）”。简单来说，它已经从等待命令的被动机器人进化成了能自主找活干的聪明秘书。

今天，MindTickleBytes 将带大家通俗易懂地了解这些聪明的 AI 智能体在处理复杂繁琐的任务时，如何保证不迷失方向的秘诀——“长任务规划（Long Task Planning）”的原理，以及开发者们是如何从零开始构建这种奇妙系统的。请暂时放下复杂的编程知识，像和聪明的朋友喝咖啡聊天一样，轻松地听我道来。

为什么这很重要？ (Why It Matters)

就在不久前，大众熟知的 AI 技术核心还停留在“提问即回答文本”的对话式聊天机器人架构上。但技术界已将 2025 年称为“智能体 AI（Agentic AI）”的元年，并一直关注着这一巨变 The Agent Execution Loop: How to Build an AI Agent From Scratch。目前广泛使用的 Google Gemini CLI、Claude Code、GitHub Copilot 智能体模式以及开发工具 Cursor 等，都呈现出了这种“智能体”的形态。

那么，智能体究竟是什么，它又为什么与现有的 AI 不同呢？简单来说，智能体是一个搭载了大语言模型（LLM，通过学习海量文本像人一样把握语境并生成句子的 AI 大脑），能够自主判断并行动的自律系统。

它们被赋予了三种现有聊天机器人所不具备的核心且强大的能力 Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial …：

1. 感知 (Perceive)： 从用户的命令、应用程序接口（API，程序间交换数据的沟通渠道）或巨大的外部数据库中，主动获取信息。
2. 推理 (Reason)： 将宏大而模糊的问题拆解为多个易于处理的小步骤，并自主寻找逻辑解决方案。
3. 行动 (Act)： 除了写字，为了解决给定问题，还会利用鼠标点击、文件搜索、网络浏览等各种工具，采取物理或虚拟的行动。

这种变化对我们的日常生活和工作意味着什么？它不仅意味着“写文档变快了”或“生产力提高了”这种抽象的层次，更意味着人类工作方式本身将发生根本性的改变。例如，只要给出一个文章主题，AI 智能体就能自主在网上彻查相关资料，搭好文章骨架，然后从头到尾独自完成一篇完整的博客文章。这种开发方法已经公开并在网上被广泛应用 Build AI Agents from Scratch — Complete Guide - LinkedIn。

它不再是一个每时每刻都需要你指示和安抚的疲惫工具，而是一个能自主思考并完整交付最终成果的“永不疲倦的专属数字实习生”。这就是我们必须了解它们如何理解世界并逐步解决问题的内在原理的原因。

深入浅出 (The Explainer)

那么，最根本的好奇心产生了。人类在处理复杂而漫长的任务时，也经常会陷入“我刚才做到哪儿了？”、“接下来该做什么？”的迷茫中。注意力一旦分散，甚至会去做一些与原计划完全无关的事情。那么，作为软件的 AI，是如何在处理超过几十个步骤的复杂任务时，不遗忘、不放弃并坚持到底的呢？

其核心秘密武器就是今天的主题——“长任务规划（Long Task Planning）”技术。

从根本上说，我们是为 AI 模型提供了一个虚拟的笔记空间，让它可以用笔记录下自己的想法和当前的任务状况，并在稍后完成其他工作后重新阅读。

拥有了这个笔记空间后，会有巨大的优势。这可以防止 AI 模型一听到用户的命令就盲目地开始编写代码或文章，而是“强制”它在正式开始工作前，深入思考最终目标，并仔细设计和规划整体方法 Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning。

打个比方。刚开始学做菜的新手（过去的聊天机器人 AI）看着菜谱说“先切洋葱”，然后就埋头切洋葱，直到看到下一行写的“将胡萝卜和肉一起大火翻炒”时，才慌慌张张地打开冰箱找胡萝卜。而此时灶台上的炒锅已经烧焦了。相反，拥有几十年经验的老厨师（AI 智能体）在开始做菜前，会在脑海中完美地模拟整个菜谱。他会把所有需要的食材都处理好，整齐地码在案板上，然后才拧开燃气灶。AI 的长任务规划功能与这位老厨师严密的赛前准备过程完全相同。

规划方式主要分为两个流派： 第一种是“隐式规划 (Implicit Planning)”。这是模型在其一次能阅读和记忆的文本范围（即“上下文窗口 Context Window”）内，像人类在心里默默思考一样，自主进行逻辑推演的方式。 第二种是“显式规划 (Explicit Planning)”。这种方式是将脑海中的想法提取出来，实际生成一份结构清晰、明确的计划表，然后按部就班地执行 Building an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Developer Guide (2026) - Blog | TechPaathshala。任务越复杂，这种显式规划就越能大显身手。

实际开发中最广泛采用的方式是使用显式规划的简单工具。该工具将巨大且模糊的用户请求分解为多个易于处理的子“任务（Task）”。然后将整个任务列表详细地记录在 AI 的对话上下文中 Build an AI Agent (From Scratch) - manning.com。每个任务项旁边都会像标签一样显示当前的进度状态。

例如，“1. 在统计局搜索 2025 年人口数据”尚未开始，显示为“待处理 (Pending)”；“2. 将搜索到的数据整理到 Excel 中”刚刚开始，显示为“进行中 (In Progress)”；“3. 生成摘要报告文件”已经做完，标记为“已完成 (Completed)”。

AI 在完成一个子任务并需要决定下一步做什么的每一个瞬间，都会重新审视这份像巨大的便利贴一样的计划表，搞清楚自己处于整个旅程的哪个位置 Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial …。凡是体验过使用手机“待办事项（To-do）”应用并逐一勾选掉项目的快感的人，都能直观地理解这个过程。

极简主义创造的魔法：智能体执行循环

那么，看着这份便利贴并实际行动的引擎长什么样呢？使所有这些智能奇迹成为可能的内核，其秘密在于逻辑极其简单的“智能体执行循环（Agent Execution Loop）”，简单到可以用几行代码来概括。

循环（Loop）的意思是像转轮一样不停旋转。当被赋予一个没有标准答案、结局开放的无限任务时，智能体会像前面说的那样制定计划、采取行动、确认行动结果并反思（Reflect），周而复始，直到最终任务圆满完成 The Agent Execution Loop: How to Build an AI Agent From Scratch。

我们可以把这比作厨师调制汤底的过程：

1. 主厨接到“做一锅好汤”的目标。（任务尚未结束的状态）
2. 尝一下汤的味道。（确认并感知现状）
3. 判断“嗯，咸味不够，需要加点盐”，然后拿起盐撒进去。（工具使用及行动）
4. 再次品尝，确认咸淡是否合适。（确认行动结果并反思）
5. 不断重复步骤 1 到 4，直到味道完美。

实际驱动 AI 的开发代码逻辑与这位厨师的行为模式完全一致 How to Build an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Guide | Claude Code Playbooks Blog：

• 任务还没做完吗？ (while not done)： 如果还有未完成的计划，就让 AI 模型继续思考下一步。
• 需要工具吗？ (if response.has_tool_call)： 如果 AI 看了草稿垫的笔记后回答“我现在资料不足，需要使用网络搜索工具”，那就“咔哒”一下执行预先连接好的搜索工具。
• 告知结果 (messages.append(result))： 将从网上搜集到的有用信息静静地放入 AI 的对话记录中，以便 AI 亲自阅读并判断。
• 宣告结束 (done = True)： 如果不再需要任何工具，计划表中的所有项目都已被“完成”划掉，就宣告“所有工作已完成！”，并将最终结果大方地提交给用户。

现状 (Where We Stand)

既然是拥有如此惊人逻辑能力和缜密计划力的高端技术，似乎需要几十名硅谷天才工程师没日没夜地钻研才能做出来，但技术的发展速度却远远超出了我们的预料。目前，这项技术正以惊人的速度走上大众化的道路。

令人惊讶的是，只要具备一些基础的软件开发知识，从空白屏幕开始构建这样一个属于自己的基础智能体（Basic Agent），只需要包含周末在内的 2 到 3 天时间。当然，如果想要让它超越个人的玩物，达到能投入公司实际业务环境、严密排查错误并精雕细琢的程度，大约需要 2 到 4 周的时间和毅力 Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial …。利用 Python 这样广泛使用的编程语言，从零开始逐步构建 AI 智能体的亲切指南，在网上已经随处可见 How to Build an AI Agent From Scratch With Python in 2025 …。

一线的开发者在最初设计 AI 智能体时，并不会一蹴而就地建造一座宏伟的城堡。他们会从所谓的“最小可用循环”出发，像组装乐高积木一样一点点增加功能。最初先搭起一个能与电脑进行简单文字交流的简易骨架，然后逐步在它手里塞入有用的工具。接着，引入“插件（Plugin）”架构，以便在需要新功能时可以轻松插拔。之后，再通过搜寻过去海量文档并精准提取所需信息的技术赋予其坚实的记忆力，最后加上能聪明分配各项任务的路径设置功能和今天核心主题——“长期规划（Planning）”系统，最终大功告成 Building an AI Agent from Scratch: The Smallest Useful Loop。

在此过程中，帮助智能体不丢失与用户的对话流并坚韧地维持状态的“记忆（Memory）”装置发挥着至关重要的作用。记忆被分为两类进行系统化管理 Building an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Developer Guide (2026) - Blog | TechPaathshala：

• 短期记忆 (Short-term memory)： 相当于人类短时间记住电话号码的工作记忆。它将当前的对话背景和刚制定的计划表保存在人工智能一眼就能处理的视野——“上下文窗口”中。这种记忆会在对话结束或系统关闭后消失得干干净净。
• 长期记忆 (Long-term memory)： 相当于一个堆满知识的巨大图书馆。为了让智能体在几天甚至一个月后开始全新的对话会话时，仍能记得我们过去聊过的话题，这项技术会将文章的意义转换成数字，永久保存在特殊的外部数据库空间（如向量数据库 Vector database）中。

在所有这些组成部分中，最戏剧化、最耀眼的魔法莫过于“工具的运用”。通过编码，我们可以给原本困在屏幕文字框里的 AI 装上干预现实世界的物理手脚。它能在你的电脑里的特定文件夹中自主寻找 Excel 文件，亲眼读取其中复杂的数字，自主修改内容并重新保存，甚至果断执行控制电脑系统本身的指令。甚至还可以连接像我们平时每天使用一样的浏览器，去互联网空间抓取最新新闻或股票数据的工具。只要给它配备这四五种必备工具，很快你就能看到一个极其能干、令人惊叹的智能体，它能瞬间完成需要熬好几个通宵才能做完的工作，并自主上交成果 Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning。

未来将走向何方？ (What’s Next)

展望未来，我们的生活和技术究竟会走向何方？作为智能体心脏的大脑，即 AI 模型本身的智能，如今也正以日新月异的速度实现跨越式进化，令人类难以企及。

从长远来看，身边拥有这样一个聪明的专属秘书，将不再是那些在漆黑屏幕上敲出一行行英文代码的少数专家的专利。无需亲自动手写一行代码，像在 PowerPoint 中用鼠标拖放漂亮形状一样直观构建系统的“无代码（No-code）”平台正在雨后春笋般涌现，大大降低了技术的门槛。对于完全不懂编程的普通人，网上也已经充满了完善且亲切的指南，帮助他们建立能够感知、推理并行动的定制化 AI 智能体秘书 How to Build an AI Agent? A Complete Step-by-Step Guide。

在不久的未来，我们不需要钻研复杂的计算机语言，仅凭能够为人工智能设定清晰“目标”的策划能力，任何人都能轻松统领几十名深耕各自专业领域的个人智能体实习生，轻而易举地创造出个人企业级的爆发式成果。

AI 的视线 (AI’s Take)

MindTickleBytes AI 记者的视角： 当人类面对无法承受的复杂宏大项目时，克服恐惧的最好方法是什么？那就是打开日记本，写下支离破碎的“待办事项清单（To-do List）”，用荧光笔逐一划掉，稳扎稳打地前进。令人惊讶的是，逐渐具备高度智能的最尖端 AI，也是在学会了握住属于自己的小小虚拟记事本并自主划掉计划后，才真正获得了脱离人类干预的完美独立性。

或许技术的本质永远是人类的镜子。最终，站在最前沿的高度复杂的软件技术的终点，并非外星人那复杂的数学公式，而仅仅是对人类自古以来默默工作和思考的最普遍、最简单的模式——“计划、执行、反思”——的精妙模仿。这种进化过程非常有趣，同时也给人一种奇妙的安心感。今天你的办公桌上放着怎样的计划表？人工智能也正和你一样，在小小的记事本上规划着改变世界的下一步。

参考资料

1. [Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning

   by Roger Oriol

   Jun, 2026

   Medium](https://medium.com/@rogi23696/build-a-basic-ai-agent-from-scratch-long-task-planning-14e803f9bd6d)

2. [Build a Basic AI Agent from Scratch: Long Task Planning

   Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=48461635)

3. Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning
4. Building an AI Agent from Scratch: The Smallest Useful Loop

5. [Building an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Developer Guide (2026) - Blog

   TechPaathshala](https://techpaathshala.com/blog/building-an-ai-agent-from-scratch-a-step-by-step-developer-guide-2026/)

6. [How to Build an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Guide

   Claude Code Playbooks Blog](https://www.claudecodehq.com/blog/how-to-build-an-ai-agent-from-scratch)

7. Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning
8. Build AI Agents from Scratch — Complete Guide - LinkedIn
9. Build an AI Agent (From Scratch) - manning.com
10. Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial …
11. How to Build AI Agents from Scratch in 2025
12. The Agent Execution Loop: How to Build an AI Agent From Scratch
13. How to Build an AI Agent from Scratch: Complete Developer …
14. How to Build an AI Agent? A Complete Step-by-Step Guide
15. How to Build an AI Agent From Scratch With Python in 2025 …