[筆記] AI agents for beginners 第七課: What Is the AI Agent Planning Design Pattern 課後心得

TL;DR

這堂課講解了讓 AI Agent 更聰明處理複雜任務的方法，叫做「規劃設計模式（Planning Design Pattern）」。

簡單來說，就是讓 AI 把一件大事（像是規劃整趟旅行）分解成很多小任務（訂機票、找住宿、排行程…），然後每一小段都可以自己處理，甚至交給不同的 Agent 幫忙。這樣不只更有邏輯，還能讓整體流程自動化又可控！

本章的要點如下：

• ✅ 讓 AI 學會「規劃」和「分工」，不再是一個指令只做一件事的單工思維
• ✅ 使用工具像 Pydantic 來結構化輸出，讓每個步驟都清楚可交棒
• ✅ 加入「驗證機制」，確保 AI 輸出的內容完整又符合格式
• ✅ 最酷的是，LLM 還可以理解「家庭友善」這種模糊條件，把人類的語意變成具體任務！

概要

本章說明了一種讓 AI Agent 有能力處理複雜任務的方式：規劃設計模式（Planning Design Pattern）。它的核心概念是把大型任務分解為更小、可管理的子任務，進而交由不同 Agent 或流程來執行，提升效率與可靠性。

核心概念與重點

規劃設計模式的定義與功能

• 讓 AI 能夠理解任務的整體結構，拆解為可執行的步驟
• 來源指出：「規劃設計模式使這一點更加清晰，透過讓 AI Agent 列出構成更複雜任務的子任務。」

複雜任務 → 子任務範例

例如：規劃 3 天的度假行程可拆分為：

• 預訂機票
• 訂飯店
• 安排交通
• 設計每日活動

多 Agent 協作

當系統中有多個 Agent，可以分頭處理子任務，效率更高。

來源說：「這真的有影響力的是與多個 Agents 協作... 子任務由不同 Agent 或流程完成。」

結構化輸出 + 驗證

• 輸出格式可以使用 JSON 或透過工具如 Pydantic 處理
• 這使資料可以交由下游的 Agent、流程、工具等繼續處理
• 結構化輸出 + 驗證機制 → 提高準確性與可持續運作

使用 Pydantic 進行結構定義

可定義：

• 任務清單
• 每個子任務所屬的 Agent
• 每項任務需要的欄位格式與驗證條件

LLM 的加值能力

不像傳統 API 調用，LLM 能理解人類語言細節：

• 如：家庭友善的旅館、符合特定偏好的餐廳等
• 這些模糊但人類常見的需求，可以透過語言模型更精確轉化成行動項目

規劃設計模式作為橋樑

結構化規劃的好處是可將結果傳遞給其他 Agent、API、工具，成為系統協作的「中樞神經」。

心得

規劃設計模式 是讓 AI Agent 擁有「多步驟任務規劃能力」的關鍵方法。它結合了：

• 任務拆解（task decomposition）
• 多 Agent 協作（multi-agent cooperation）
• 結構化輸出（structured output）
• 格式驗證與資料完整性檢查

這些機制讓 AI Agent 能夠更有系統地完成任務，並支援更大型、更複雜的應用場景。