# 第5章 规划与推理（Planning & Reasoning）

> 🧠 *"真正智能的 Agent 不只是执行命令，而是能够独立规划、推理并完成复杂任务。"*

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## 🎓 学习目标

完成本章学习后，你将能够：

- ✅ 理解 Agent 的思考与推理过程
- ✅ 掌握 ReAct 框架（Reasoning + Acting）的工作原理
- ✅ 实现任务分解策略，将复杂问题拆分为可执行子任务
- ✅ 构建自我反思与错误纠正机制
- ✅ 完成一个自动化研究助手 Agent 的实战项目

## ⏱️ 预计学习时间

约 **90-120 分钟**（含实战）

## 💡 前置知识

- 已完成第3章（工具调用）和第4章（记忆系统）
- 了解递归和循环控制流
- 对 LLM 的 API 调用有基本经验

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## 🔗 学习路径

> **前置知识**：[第3章 工具调用（Tool Use / Function Calling）](../chapter_tools/README.md)、[第4章 记忆系统（Memory）](../chapter_memory/README.md)
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> **后续推荐**：
> - 👉 [第6章 检索增强生成（RAG）](../chapter_rag/README.md) — 给 Agent 接入外部知识
> - 👉 [第11章 LangChain 深入实战](../chapter_langchain/README.md) — 用框架高效实现 ReAct Agent
> - 👉 [第12章 LangGraph：构建有状态的 Agent](../chapter_langgraph/README.md) — 用图结构实现复杂推理流程

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## 本章概览

本章深入探讨 Agent 的"大脑"——规划与推理系统。如果说工具调用赋予了 Agent "双手"，记忆系统赋予了它"回忆"，那么规划与推理就是赋予它"思考力"。从 ReAct 框架到任务分解，再到自我反思机制，本章帮你构建能够处理复杂、多步骤问题的 Agent。

## 本章结构

| 小节 | 内容 | 难度 |
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| 5.1 Agent 如何"思考"？ | 推理机制与认知框架 | ⭐⭐ |
| 5.2 ReAct 框架 | 推理+行动的经典实现 | ⭐⭐⭐ |
| 5.3 任务分解 | 复杂问题拆解策略 | ⭐⭐⭐ |
| 5.4 反思与自我纠错 | 让 Agent 自我改进 | ⭐⭐⭐ |
| 5.5 实战：研究助手 Agent | 综合应用 | ⭐⭐⭐⭐ |

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*下一节：[5.1 Agent 如何"思考"？](./01_how_agents_think.md)*
