规划智能体的核心定位与产品目标
Plan Agent（PA，规划智能体）以用户目标为中心，持续理解环境、规划路径、调度全机、应对变化，并在用户可控的前提下把任务真正完成。
Plan Agent 承担从意图理解到任务规划的完整链路。你的用户输入一句自然语言指令，PA 会：
Plan Agent 已在 H 项目中承接一轮对话的任务规划：
核心定位
Plan Agent 承担从意图理解到任务规划的完整链路。你的用户输入一句自然语言指令，PA 会：
- 从模糊指令补全为完整意图
- 拆解为多步骤的可执行 DAG
- 在需要时暂停等待用户确认
- 遇到失败时动态重规划
- 闭环交付最终结果
五大核心能力
| 能力 | 说明 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 懂目标 | 从理解指令到补全意图 | "周末带孩子出去转转"→ 自动补全为儿童友好、天气允许、车程可接受、不冲突家庭日程且符合预算 |
| 会规划 | 从一步执行到动态任务规划 | "安排下周上海出差"→ 获取日程 → 确认会议地点 → 比较交通 → 规划住宿 → 生成行程 → 设置提醒 |
| 调全机 | 从调用 App 到编排系统能力 | 跨多个 App、系统服务、传感器统一编排 |
| 能应变 | 从固定流程到实时重规划 | 预订航班原计划售罄 → 自动比较邻近时段、高铁、调整会议三种方案 |
| 做到底 | 从给出答案到闭环交付 | 规划 → 执行 → 验证 → 修正 → 交付 → 持续跟进 |
当前落地形态
Plan Agent 已在 H 项目中承接一轮对话的任务规划：
- 任务规划由 H 完成
- 通过 Harness 结构保证一轮对话内执行正确
- Harness 与模型深度适配
产品目标
1
保底目标：现有功能上线
对客：三个模型 API 调用（简单 PA、复杂 PA、二分类）对内：AH 的 Harness 工程模块落地，支持算法在内部控制台调整 Harness
2
进阶目标：解决 50% badcase
协助算法同学从 badcase 治理中解放，实现 Agent 自主进化。
- Badcase 基于算法 Harness 模块的优化能流程自动化
- 协助 H 可自主化修复工具集相关的 badcase 并实现 Harness 自主迭代
- 工具治理方案产品化：自动化工具治理策略，并与 Harness 联动升级部署
QI 的 PA 行业模型标准版与 H 的定制模型区分（9 个月保护期），保障标杆客户差异化。