Plan-and-Execute模式：将复杂任务分解为DAG（有向无环图）并并行执行的Agent设计

Plan-and-Execute 模式：复杂任务分解与并行执行的 Agent 设计

大家好，今天我们来深入探讨一种强大的 Agent 设计模式：Plan-and-Execute。它尤其擅长处理那些需要分解成多个步骤才能完成的复杂任务。我们将深入理解 Plan-and-Execute 的核心思想，学习如何将其应用于实际场景，并探讨一些关键的技术细节，包括任务分解策略、DAG 构建、并行执行以及错误处理机制。

1. 复杂任务的挑战

现实世界中的任务往往并非一蹴而就。例如，撰写一篇研究报告可能需要：

• 研究背景调查： 收集相关论文、数据和统计信息。
• 数据分析： 对收集到的数据进行处理和分析。
• 撰写初稿： 根据研究结果撰写报告的初步版本。
• 同行评审： 将初稿发送给相关领域的专家进行评审。
• 修改和完善： 根据评审意见修改和完善报告。
• 最终提交： 提交最终版本的报告。

如果我们将所有步骤都交给一个单一的、线性的 Agent 来处理，效率会非常低下。每一步都必须等待上一步完成才能开始，而且无法充分利用计算资源。

2. Plan-and-Execute 模式的核心思想

Plan-and-Execute 模式正是为了解决上述问题而设计的。它的核心思想是将一个复杂的任务分解成一个有向无环图 (DAG)，其中每个节点代表一个子任务，而边则代表子任务之间的依赖关系。

• Plan 阶段： Agent 首先制定一个执行计划，将原始任务分解成一系列更小的、可管理的子任务，并确定它们之间的依赖关系，从而构建出一个 DAG。
• Execute 阶段： Agent 按照 DAG 的拓扑顺序，并行或串行地执行这些子任务。每个子任务都由一个专门的模块负责执行，并将其结果传递给下游任务。

通过这种方式，Plan-and-Execute 模式可以将复杂任务分解成更容易处理的单元，并充分利用并行计算能力，从而提高效率和可靠性。

3. Plan 阶段：任务分解与 DAG 构建

Plan 阶段是整个 Plan-and-Execute 模式的关键。一个好的执行计划能够显著提高任务完成的效率和质量。

3.1 任务分解策略

任务分解没有统一的标准，需要根据具体的任务特性进行选择。以下是一些常用的任务分解策略：

• 按功能分解： 将任务按照功能模块进行分解。例如，一个图像处理任务可以分解成图像加载、预处理、特征提取、分类等子任务。
• 按数据分解： 将任务按照数据块进行分解。例如，一个大规模数据分析任务可以分解成多个数据块的处理任务。
• 按时间分解： 将任务按照时间阶段进行分解。例如，一个长期项目可以分解成多个阶段性目标。

3.2 DAG 构建

在任务分解完成后，需要确定子任务之间的依赖关系，并构建 DAG。DAG 中的每个节点代表一个子任务，而边则代表子任务之间的依赖关系。例如，如果任务 B 依赖于任务 A 的结果，那么 DAG 中就存在一条从 A 到 B 的边。

DAG 的构建可以使用各种数据结构和算法来实现。一个简单的实现方式是使用一个字典来表示 DAG，其中键是子任务的名称，值是该子任务所依赖的子任务列表。

import networkx as nx

class Task:
    def __init__(self, name, function, dependencies=None):
        self.name = name
        self.function = function
        self.dependencies = dependencies if dependencies else []

    def execute(self, results):
        # 收集依赖任务的结果
        inputs = [results[dep] for dep in self.dependencies]
        # 执行任务并返回结果
        return self.function(*inputs)

def build_dag(tasks):
    """
    构建任务的 DAG 图。
    """
    dag = nx.DiGraph()
    for task in tasks:
        dag.add_node(task.name)
        for dependency in task.dependencies:
            dag.add_edge(dependency, task.name)
    return dag

def check_dag_validity(dag):
    """
    检查 DAG 是否有效（无环）。
    """
    return nx.is_directed_acyclic_graph(dag)

# 示例任务
def task_a():
    print("Executing Task A")
    return "Result A"

def task_b(result_a):
    print("Executing Task B, input:", result_a)
    return "Result B based on " + result_a

def task_c(result_a):
    print("Executing Task C, input:", result_a)
    return "Result C based on " + result_a

def task_d(result_b, result_c):
    print("Executing Task D, input:", result_b, result_c)
    return "Result D based on " + result_b + " and " + result_c

# 定义任务列表
tasks = [
    Task("A", task_a),
    Task("B", task_b, ["A"]),
    Task("C", task_c, ["A"]),
    Task("D", task_d, ["B", "C"])
]

# 构建 DAG
dag = build_dag(tasks)

# 检查 DAG 的有效性
if not check_dag_validity(dag):
    raise ValueError("DAG is not acyclic!")

# 打印 DAG 的结构
print("DAG Structure:", list(dag.edges))

3.3 规划器的选择

规划器的作用是根据目标，任务描述，以及可用资源来生成执行计划（即任务分解和 DAG）。 规划器可以是：

• 预定义的规则： 对于一些简单的任务，可以使用预定义的规则来生成执行计划。 例如，如果任务是“计算两个数的和”，则可以直接将其分解成“读取第一个数”，“读取第二个数”，“相加”三个子任务。
• 基于机器学习的模型： 对于复杂的任务，可以使用机器学习模型来学习如何生成执行计划。 例如，可以使用强化学习来训练一个 Agent，使其能够根据任务描述和可用资源来生成最优的执行计划。
• 人工干预： 在某些情况下，可能需要人工干预来调整执行计划。

4. Execute 阶段：并行执行与错误处理

Execute 阶段负责按照 DAG 的拓扑顺序执行子任务。

4.1 拓扑排序

为了保证任务的执行顺序满足依赖关系，我们需要对 DAG 进行拓扑排序。拓扑排序是指将 DAG 中的节点按照一定的顺序排列，使得对于 DAG 中的任意一条边 (u, v)，节点 u 都排在节点 v 的前面。

Python 的 networkx 库提供了 topological_sort 函数，可以方便地对 DAG 进行拓扑排序。

import networkx as nx

def execute_tasks(dag, tasks):
    """
    按照拓扑顺序执行任务。
    """
    results = {}
    for task_name in nx.topological_sort(dag):
        task = next((t for t in tasks if t.name == task_name), None)
        if not task:
            raise ValueError(f"Task {task_name} not found.")
        results[task.name] = task.execute(results)
    return results

# 执行任务
results = execute_tasks(dag, tasks)

# 打印结果
print("Task Results:", results)

4.2 并行执行

为了充分利用计算资源，我们可以并行执行那些没有依赖关系的子任务。可以使用线程、进程或协程来实现并行执行。

以下是一个使用 concurrent.futures 模块实现并行执行的示例：

import concurrent.futures
import networkx as nx

def execute_tasks_parallel(dag, tasks, max_workers=4):
    """
    并行执行任务。
    """
    results = {}
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        # 提交任务到线程池
        futures = {task.name: executor.submit(task.execute, results)
                   for task in tasks}

        # 等待所有任务完成
        for task_name in nx.topological_sort(dag):
            task = next((t for t in tasks if t.name == task_name), None)
            if not task:
                raise ValueError(f"Task {task_name} not found.")
            results[task.name] = futures[task.name].result() # 获取任务结果

    return results

# 并行执行任务
results_parallel = execute_tasks_parallel(dag, tasks)

# 打印结果
print("Parallel Task Results:", results_parallel)

4.3 错误处理

在执行过程中，可能会出现各种错误。为了保证系统的稳定性和可靠性，我们需要对错误进行妥善处理。

• 异常捕获： 使用 try...except 语句捕获可能出现的异常。
• 重试机制： 对于一些可以重试的错误，可以实现重试机制。
• 错误传播： 如果某个子任务执行失败，应该将错误信息传播给下游任务，避免下游任务继续执行。
• 日志记录： 记录所有错误信息，方便问题排查。

import concurrent.futures
import networkx as nx
import time
import random

class TaskError(Exception):
    pass

def task_with_potential_error():
    print("Executing Task with potential error")
    # 模拟一个可能失败的任务
    if random.random() < 0.5:
        raise TaskError("Task failed randomly!")
    return "Result from successful task"

def dependent_task(input_result):
    print("Executing Dependent Task, input:", input_result)
    return "Result based on " + input_result

def error_handling_task(input_result):
    print("Executing Error Handling Task, input:", input_result)
    # 处理上游任务的错误
    if isinstance(input_result, Exception):
        print("Error Handling: Recovering from error:", input_result)
        return "Recovered Result"
    else:
        return "Normal Result based on " + input_result

# 创建新的任务实例，包括一个可能出错的任务和一个依赖任务
error_task = Task("ErrorTask", task_with_potential_error)
dependent_task_obj = Task("DependentTask", dependent_task, ["ErrorTask"])
recovery_task = Task("RecoveryTask", error_handling_task, ["ErrorTask"])

dag_error = nx.DiGraph()
dag_error.add_node(error_task.name)
dag_error.add_node(dependent_task_obj.name)
dag_error.add_node(recovery_task.name)
dag_error.add_edge(error_task.name, dependent_task_obj.name)
dag_error.add_edge(error_task.name, recovery_task.name)

tasks_error = [error_task, dependent_task_obj, recovery_task]

def execute_tasks_with_error_handling(dag, tasks):
    """
    执行任务，并处理错误。
    """
    results = {}
    for task_name in nx.topological_sort(dag):
        task = next((t for t in tasks if t.name == task_name), None)
        if not task:
            raise ValueError(f"Task {task_name} not found.")
        try:
            # 收集依赖任务的结果
            inputs = [results[dep] for dep in task.dependencies]
            if len(inputs) == 1:
                 inputs = inputs[0]
            else:
                 inputs = tuple(inputs)
            # 执行任务并返回结果
            results[task.name] = task.execute(results)
        except Exception as e:
            print(f"Task {task.name} failed: {e}")
            results[task.name] = e  # 保存异常信息

    return results

results_with_error_handling = execute_tasks_with_error_handling(dag_error, tasks_error)
print("Results with Error Handling:", results_with_error_handling)

5. 状态管理

在 Plan-and-Execute 模式中，状态管理至关重要。我们需要维护以下状态信息：

• 任务状态： 每个子任务的执行状态（例如，未开始、执行中、已完成、已失败）。
• 任务结果： 每个子任务的执行结果。
• 全局状态： 整个任务的全局状态（例如，当前进度、错误信息）。

可以使用各种数据结构和存储介质来管理状态。一个简单的实现方式是使用一个字典来存储任务状态和任务结果。对于更复杂的场景，可以使用数据库或分布式缓存来存储状态。

6. 应用场景

Plan-and-Execute 模式可以应用于各种需要分解成多个步骤才能完成的复杂任务。以下是一些常见的应用场景：

• 机器人控制： 将复杂的机器人动作分解成一系列简单的动作，例如，抓取物体可以分解成移动手臂、张开手指、闭合手指、抬起手臂等动作。
• 自然语言处理： 将复杂的自然语言处理任务分解成一系列子任务，例如，机器翻译可以分解成文本分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译等子任务。
• 数据分析： 将大规模数据分析任务分解成多个数据块的处理任务，例如，计算用户画像可以分解成用户行为分析、用户属性分析、用户兴趣分析等子任务。
• 软件开发： 将大型软件项目分解成多个模块的开发任务，例如，一个电商网站可以分解成用户模块、商品模块、订单模块、支付模块等模块。

7. 总结

Plan-and-Execute 模式是一种强大的 Agent 设计模式，它可以将复杂的任务分解成一个有向无环图，并并行执行这些子任务。这种模式可以提高效率和可靠性，并简化复杂任务的管理。Plan-and-Execute 模式在机器人控制、自然语言处理、数据分析和软件开发等领域都有广泛的应用前景。

一种强大的 Agent 设计模式，可以应对复杂任务

Plan-and-Execute 模式通过将复杂任务分解为可管理的子任务，并利用 DAG 和并行执行，显著提高了效率和可靠性。它是一种应对复杂任务的有效方法，值得深入研究和应用。