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！

项目AI Order历经8个月的研发与雕琢，前后端由我独立的进行全栈开发。后期为攻克项目难点，[温浩珉](https://wenhaomin.github.io/) 博士（新加坡国立大学博士、卡耐基梅隆大学博士后）参与进项目进行指导。 AI Order🤖 针对美国餐厅行业提供创新解决方案。项目基于先进的人工智能、语音识别和语音合成技术，为餐厅提供一套智能、高效、多语言、快捷的点餐服务支持。通过 AI Order，用户可以轻松通过电话进行菜单查询、点餐下单等操作，无需繁琐的菜单翻阅或下载 App，如同面对真实的餐厅服务员进行点餐。 AI Order 由以下几大核心部分组成：IVR 点餐系统、后台管理系统、菜单详情界面、订单详情界面及支付系统、以及菜品推荐系统。每个部分都经过精心设计，确保系统的高效性和用户体验的优质化。通过这些创新功能，AI Order 不仅提升了用户的点餐体验，还为餐厅的运营管理提供了有力支持，为项目的成功奠定了坚实基础。 目前，AI Order项目一期已经结束。AI Order语音点餐系统也对接了 kwickpos (https://kwickpos.com) 等第三方餐厅平台，实现智能语音点餐，上线运行良好。