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【Agent】OpenManus-Flow-PlanningFlow设计分析

article 2025/3/18 6:51:23

1. 概述

PlanningFlow 是一个继承自 BaseFlow 的具体实现，专门用于管理基于计划的任务执行流程。它协调多个Agent按照预定计划执行任务，跟踪执行进度，并提供完整的计划生命周期管理。

2. 核心属性

属性名类型默认值描述
llmLLMLLM()用于计划创建和总结的语言模型实例
planning_toolPlanningToolPlanningTool()用于计划管理的工具实例
executor_keysList[str][]可执行步骤的Agent标识符列表
active_plan_idstr基于时间戳生成当前活动计划的唯一标识符
current_step_indexOptional[int]None当前执行步骤的索引

3. 初始化流程

def __init__(
    self, agents: Union[BaseAgent, List[BaseAgent], Dict[str, BaseAgent]], **data
):

功能：初始化 PlanningFlow 实例，设置Agent、执行器和计划工具。

实现细节：

  • 处理 executors 参数，转换为 executor_keys
  • 处理 plan_id 参数，设置为 active_plan_id
  • 初始化 planning_tool（如果未提供）
  • 调用父类初始化方法
  • 如果未指定执行器，将所有Agent设为执行器，所有 Agent的key的list

4. 核心方法

4.1 execute

async def execute(self, input_text: str) -> str:

功能：执行完整的计划流程，从创建计划到执行所有步骤。

参数：

  • input_text: str - 用户输入 prompt，用于创建初始计划

返回值：

  • str - 执行结果的文本摘要

code trace

async def execute(self, input_text: str) -> str:
        try:
            # 验证主要Agent是否可用
            if not self.primary_agent:
                raise ValueError("No primary agent available")

            # 如果提供了 prompt，创建初始计划
            if input_text:
                await self._create_initial_plan(input_text)

                if self.active_plan_id not in self.planning_tool.plans:
                    logger.error(
                        f"Plan creation failed. Plan ID {self.active_plan_id} not found in planning tool."
                    )
                    return f"Failed to create plan for: {input_text}"

            result = ""
            # 循环执行以下步骤，直到计划完成或Agent终止
            while True:
                # 获取当前要执行的步骤信息
                self.current_step_index, step_info = await self._get_current_step_info()

                # 如果没有更多步骤，完成计划，输出总结后退出
                if self.current_step_index is None:
                    result += await self._finalize_plan()
                    break

                # 选择适当的执行Agent
                step_type = step_info.get("type") if step_info else None
                executor = self.get_executor(step_type)
                
                # 执行当前步骤，就是 Agent 里面 run 的逻辑
                step_result = await self._execute_step(executor, step_info)
                result += step_result + "\n"

                # 检查Agent状态是否为 FINISHED，如果是就退出
                if hasattr(executor, "state") and executor.state == AgentState.FINISHED:
                    break

            return result
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error in PlanningFlow: {str(e)}")
            return f"Execution failed: {str(e)}"

如果是 FINISHED，就直接退出，并没有像 current_step_index 为 None 那样，总结后再退出

4.2 _execute_step

async def _execute_step(self, executor: BaseAgent, step_info: dict) -> str:

功能：使用指定Agent执行当前步骤。

参数：

  • executor: BaseAgent - 执行步骤的Agent
  • step_info: dict - 步骤信息

返回值：

  • str - 步骤执行结果

code trace

async def _execute_step(self, executor: BaseAgent, step_info: dict) -> str:
        # 根据当前任务状态获取上下文给等下 Agent run 的时候使用
        plan_status = await self._get_plan_text()
        step_text = step_info.get("text", f"Step {self.current_step_index}")

        # 创建提示词
        step_prompt = f"""
        CURRENT PLAN STATUS:
        {plan_status}

        YOUR CURRENT TASK:
        You are now working on step {self.current_step_index}: "{step_text}"

        Please execute this step using the appropriate tools. When you're done, provide a summary of what you accomplished.
        """

        # 执行具体 Agent 的 run 方法
        try:
            step_result = await executor.run(step_prompt)

            # 执行成功后将步骤标记为已完成
            await self._mark_step_completed()

            return step_result
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error executing step {self.current_step_index}: {e}")
            return f"Error executing step {self.current_step_index}: {str(e)}"

4.3 get_executor

def get_executor(self, step_type: Optional[str] = None) -> BaseAgent:

功能：获取适合当前步骤的执行Agent。

参数：

  • step_type: Optional[str] - 步骤类型，用于选择特定Agent

返回值：

  • BaseAgent - 选定的执行Agent实例

实现细节：

  • 如果提供了步骤类型且匹配Agent键，使用该Agent
  • 否则使用第一个可用的执行器
  • 如果没有可用执行器，回退到主要Agent

4.4 _create_initial_plan

async def _create_initial_plan(self, request: str) -> None:

功能：基于用户请求创建初始计划。

参数：

  • request: str - 用户请求prompt

实现细节：

  1. 创建系统消息和用户消息
  2. 使用 LLM 和 PlanningTool 生成计划，这一步会生成每个 step
  3. 处理工具调用结果
  4. 如果 LLM 未能创建计划，创建默认计划

4.5 _get_current_step_info

async def _get_current_step_info(self) -> tuple[Optional[int], Optional[dict]]:

功能：解析当前计划，识别下一个要执行的步骤。

返回值：

  • tuple[Optional[int], Optional[dict]] - 步骤索引和步骤信息的元组

实现细节：

  1. 验证计划是否存在
  2. 从计划工具存储中直接访问计划数据
  3. 用正则查找第一个未完成的步骤
  4. 提取步骤类型（如果有）
  5. 将步骤标记为进行中
  6. 返回步骤索引和信息

4.6 _mark_step_completed

async def _mark_step_completed(self) -> None:

功能：将当前步骤标记为已完成。

实现细节：

  1. 使用计划工具将步骤标记为已完成
  2. 如果工具调用失败，直接更新计划工具存储中的状态

4.7 _get_plan_text

async def _get_plan_text(self) -> str:

功能：获取当前计划的格式化文本表示。

返回值：

  • str - 格式化的计划文本

实现细节：

  1. 使用计划工具获取计划文本
  2. 如果工具调用失败，使用备用方法从存储生成文本

4.8 _generate_plan_text_from_storage

def _generate_plan_text_from_storage(self) -> str:

功能：直接从存储生成计划文本（备用机制）。

返回值：

  • str - 格式化的计划文本

实现细节：

  1. 从计划工具存储中获取计划数据
  2. 确保状态列表长度匹配步骤数量
  3. 计算各状态的统计信息和完成进度
  4. 生成格式化的计划文本，包括标题、进度和步骤列表

4.9 _finalize_plan

async def _finalize_plan(self) -> str:

功能：完成计划并提供执行摘要。

返回值：

  • str - 计划完成摘要

实现细节：

  1. 获取最终计划状态文本
  2. 使用 LLM 直接生成摘要
  3. 如果 LLM 调用失败，使用Agent生成摘要
  4. 返回格式化的完成摘要

5. 执行流程分析

5.1 计划创建流程

  1. 用户提供任务描述
  2. 系统创建系统消息和用户消息
  3. LLM 生成包含步骤的计划
  4. 计划被存储在 PlanningTool 中
  5. 如果 LLM 未能创建计划，系统创建默认计划

5.2 步骤执行流程

  1. 系统获取下一个未完成步骤
  2. 系统选择适当的执行Agent
  3. 系统准备包含计划状态和当前任务的提示
  4. Agent执行步骤并返回结果
  5. 系统将步骤标记为已完成
  6. 系统检查是否有更多步骤需要执行

5.3 计划完成流程

  1. 系统检测到没有更多未完成步骤
  2. 系统获取最终计划状态
  3. LLM 生成计划执行摘要
  4. 系统返回完整的执行结果

6. 设计理念分析

6.1 多Agent协作

PlanningFlow 实现了一个灵活的多Agent协作框架：

  • 基于类型的Agent选择：根据步骤类型选择专门的Agent
  • 执行器列表：允许指定哪些Agent可以执行步骤
  • 回退机制：确保总有Agent可用于执行步骤

这种设计允许不同专长的Agent协同工作，共同完成复杂任务。

6.2 计划管理

PlanningFlow 提供了完整的计划生命周期管理：

  • 计划创建：使用 LLM 创建结构化计划
  • 步骤跟踪：维护每个步骤的状态
  • 进度可视化：生成格式化的计划状态文本
  • 计划总结：在完成时提供执行摘要

这种设计使得复杂任务可以被分解为可管理的步骤，并提供清晰的执行路径。

6.3 LLM 与Agent集成

PlanningFlow 集成了 LLM 和Agent：

  • LLM 用于创造性任务：计划创建和总结
  • Agent用于执行任务：步骤执行和交互
  • 上下文共享：为Agent提供完整的计划状态

这种设计利用了 LLM 的创造力和Agent的执行能力，实现了高效的任务处理。

7. 使用示例

# 创建Agent
planner = PlanningAgent()
executor = SWEAgent()

# 创建流程
flow = PlanningFlow(
    agents={"planner": planner, "executor": executor},
    executors=["executor"],  # 只使用 executor 执行步骤
    primary_agent_key="planner"  # 使用 planner 作为主要Agent
)

# 执行流程
result = await flow.execute("创建一个简单的网页爬虫，抓取新闻标题")
print(result)

8. 扩展与定制

PlanningFlow 设计为可扩展和定制：

8.1 Agent选择扩展

可以扩展 get_executor 方法实现更复杂的Agent选择逻辑：

def get_executor(self, step_type: Optional[str] = None) -> BaseAgent:
    # 基于步骤类型选择专门的Agent
    if step_type == "code":
        return self.agents.get("code_agent", self.primary_agent)
    elif step_type == "search":
        return self.agents.get("search_agent", self.primary_agent)
    # 默认行为
    return super().get_executor(step_type)

8.2 步骤类型识别扩展

可以增强步骤类型识别逻辑：

# 在 _get_current_step_info 方法中
# 更复杂的步骤类型识别
if "搜索" in step.lower() or "查找" in step.lower():
    step_info["type"] = "search"
elif "编写" in step.lower() or "代码" in step.lower():
    step_info["type"] = "code"

8.3 计划创建定制

可以定制计划创建提示以生成特定格式的计划：

system_message = Message.system_message(
    "创建一个包含以下类型步骤的计划：\n"
    "1. [SEARCH] 用于搜索信息的步骤\n"
    "2. [CODE] 用于编写代码的步骤\n"
    "3. [TEST] 用于测试的步骤\n"
    "每个步骤应该清晰、具体，并标明类型。"
)

9. 总结

PlanningFlow 是一个强大而灵活的流程管理框架，专门用于基于计划的任务执行。它的核心优势包括：

  1. 结构化任务分解：将复杂任务分解为可管理的步骤
  2. 多Agent协作：协调不同专长的Agent共同完成任务
  3. 完整的计划管理：从创建到执行到总结的全生命周期管理
  4. 健壮的错误处理：多层错误处理和恢复机制
  5. 灵活的扩展性：支持各种定制和扩展

这种设计使 PlanningFlow 特别适合处理复杂的多步骤任务，如软件开发、研究分析和内容创建等。通过将任务分解为明确的步骤，并为每个步骤选择最合适的Agent，PlanningFlow 能够高效地处理各种复杂任务。


http://www.kler.cn/a/589419.html

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