在当今智能化世界中，越来越多的任务需要依赖自主系统的协同运作。从无人机编队执行紧急救援，到智能仓库中机器人高效调度货物，甚至到自动驾驶汽车在城市中安全行驶，所有这些复杂的场景背后，都依赖于强大的任务规划与执行能力。然而，随着任务复杂性和环境不确定性的增加，单个智能体的反应式操作已经难以胜任这些挑战。 这里笔者就正在开发一个项目，就亟需使用Plan_and_Execute框架支持：让ChatGPT实现真正意义上的多模态并集成到谷歌插件中——ChatGPT对多模态的支持有限，比如无法生成音频、视频；以及ChatGPT API 无法访问外部链接、知识库不能实时更新；并且还有更多的实用功能，如PDF<->WORD文件格式转换，去除图片背景；并且还有更多新奇的AI功能，如生成数字人播报，声音克隆等等... 为了解决这一问题，多智能体系统（MAS）应运而生。多个智能体通过彼此协作和自主决策，能够应对复杂的多步骤任务。核心技术之一就是Plan-and-Execut框架：一个能够帮助智能体在任务开始前生成有效计划，并在执行过程中根据环境变化进行动态调整的系统。 本文深入探讨多智能体系统中的核心概念，如智能体（Agent）、状态（State）、图结构（Graph）等，并展示如何通过有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）来规划复杂任务的执行路径。你将通过逐步的代码示例，学习如何构建一个能够动态调整任务规划、灵活执行的系统。此方法特别适用于多阶段任务规划的场景，例如无人机任务执行和自动化仓库调度等。 虽然应对高动态场景仍需要更复杂的技术支持，但 “Plan-and-Execute” 框架为你提供了一个强大且灵活的基础。准备好了吗？通过我们的详细指南，搭建一个高效的任务规划与执行系统，开启智能协作的无限可能！