各位同仁，各位对智能体系统与自动化规划充满热情的工程师和研究员们，下午好。 今天，我们将深入探讨一个在构建鲁棒、自主智能体系统时至关重要的话题——自适应规划 (Adaptive Planning)。具体而言，我们将聚焦于智能体如何在任务执行中途，敏锐地察觉到原定计划的不可行性，并在此基础上，动态地重绘其执行图路径。这不仅仅是一个理论层面的挑战，更是构建能够应对真实世界不确定性和动态变化的智能系统的核心能力。作为一名编程专家，我将努力以严谨的逻辑、丰富的代码示例和贴近实践的语言，为大家剖析这一复杂机制。 1. 静态规划的局限性与自适应规划的必要性 在深入自适应规划之前，我们首先需要理解为何我们需要它。传统的 AI 规划，或称之为“静态规划”，通常假设一个完全已知、确定且静态的环境。智能体根据当前对世界的完整理解，生成一个从初始状态到目标状态的完整行动序列。这个序列一旦生成，便会严格按照预设路径执行，直到任务完成或遭遇无法预见的障碍。 这种范式在一些封闭、可控的环境中表现良好，例如经典的方块世界问题。然而，真实世界往往充斥着： 不确定性 (Uncertainty)：传感器读数可能不准确，行 …
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