自主任务规划 Agent

使用 LangChain 的 ReAct（Reasoning + Acting）Agent 框架，构建一个能够接收高层目标、自主分解子任务、制定执行计划并调用多种工具逐步完成任务的智能 Agent。你需要为 Agent 配备搜索、计算、文件读写等工具，并实现完整的思维链追踪与任务状态管理。

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reactlangchainplan-and-execute

目标

使用 create_react_agent 创建一个具备至少 4 种工具（搜索、计算、文件读写、任务记录）的 ReAct Agent，并通过 verbose 模式验证完整的 Thought→Action→Observation 循环输出
实现基于 Plan-and-Execute 模式的任务规划器，能够将一个复杂目标（如'调研某领域并生成报告'）自动分解为 3 个以上有序子任务并依次执行
为 Agent 添加任务状态管理机制，能够记录每个子任务的执行状态（待执行/进行中/已完成/失败），并在任务结束后输出结构化的执行摘要
处理 Agent 执行中的异常情况：配置 handle_parsing_errors 与 max_iterations，确保在工具调用失败或推理陷入循环时 Agent 能够优雅降级并给出部分结果
集成 LangSmith 或自定义回调（Callback）对完整推理链进行追踪，能够可视化展示 Agent 的每一步思考与行动记录

ReAct prompt 模板对工具描述（tool description）极度敏感——如果 Agent 频繁选错工具，首先检查你的工具 description 是否清晰且无歧义，可以加入使用场景示例
Plan-and-Execute 中的 Planner 本质上是一次 LLM 调用，你可以通过 System Prompt 注入约束条件（如'每个计划步骤必须可独立验证'），来提升计划质量
当 Agent 陷入 'Thought→Action→Thought→Action' 重复循环时，通常是因为工具返回的 Observation 信息不足——尝试让工具返回更多上下文信息，或在 Observation 中明确指出'下一步应该...'
任务状态管理可以用一个简单的 Python dict 或 SQLite 来实现，并将其包装成一个特殊的'状态查询工具'，让 Agent 自己来读写任务状态
测试 Agent 时建议从简单的单步任务开始逐步增加复杂度，先验证单个工具调用正确，再测试多工具协作，最后测试完整的规划-执行流程

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