Как работает hierarchical planning для агентов (разбивка на подзадачи)?

Краткий тезис

Hierarchical planning (Planning|иерархическое планирование) — это метод декомпозиции сложной задачи на вложенные подзадачи (subgoals), которые могут выполняться независимо или последовательно. planner|Высокоуровневый планировщик (LLM или rule-based) разбивает цель на подзадачи, а низкоуровневые агенты или вызовы LLM реализуют каждую подзадачу. Такой подход повышает interpretability (прозрачность) и reliability (надёжность) на длинных horizon (горизонтах планирования), поскольку ошибки локализуются в рамках одной подзадачи, а общий план остаётся контролируемым.

1. Термин: Hierarchical Planning (иерархическое планирование)

Hierarchical planning — это стратегия, при которой задача разбивается на несколько уровней абстракции. В контексте AI-агентов это означает:

• Высокоуровневый план (high-level plan) — декомпозиция задачи]] на крупные подзадачи (subgoals).
• Низкоуровневые планы (low-level plans) — конкретные шаги для выполнения каждой подзадачи, часто с вызовом инструментов, API или других агентов.

Термин agent здесь — автономная программа, способная выполнять действия (call|вызов LLM, чтение БД, отправка запросов) для достижения цели.

2. Зачем нужен hierarchical planning? Проблема длинного горизонта

Без иерархии агент пытается спланировать все шаги сразу (flat planning). Это ведёт к проблемам:

Hierarchical planning решает эти проблемы: разбивка на подзадачи позволяет локализовать ошибки, упростить отладку и переиспользовать подзадачи в разных сценариях.

3. Архитектура: High-level planner + Low-level executors

Типичная архитектура hierarchical planning:

[Пользовательский запрос]
        |
[High-level planner]  (LLM или rule-based)
        |
   +----+----+----+----+
   |    |    |    |    |
Subgoal1 Subgoal2 ... SubgoalN
   |    |    |    |    |
[Low-level executors] (агенты / LLM вызовы / инструменты)
   |    |    |    |    |
   +----+----+----+----+
        |
[Финальный ответ / действие]

• High-level planner получает задачу, анализирует её и генерирует список подзадач. Часто это отдельный вызов LLM с промптом «Разбей задачу на шаги».
• Low-level executor для каждой подзадачи может быть:
  • Отдельным агентом (специализированным на поиске, вычислениях, генерации текста).
  • Прямым вызовом LLM с контекстом подзадачи.
  • Вызовом внешнего инструмента (API, калькулятор, база данных).

4. Пример: «Напиши отчёт о продажах за квартал»

Декомпозиция:

Каждый subgoal — отдельный LLM call или вызов специализированного агента. Результаты передаются по цепочке или собираются в финальный ответ.

5. Преимущества hierarchical planning

6. Вызовы и ограничения

1. Сложность координации — нужно правильно передавать результаты между subgoal (порядок, зависимости).
2. Ошибки декомпозиции — high-level planner может разбить задачу неоптимально или пропустить важный шаг.
3. Overhead — больше вызовов LLM, выше latency и стоимость.
4. Глубина иерархии — слишком глубокое дерево может привести к экспоненциальному росту числа подзадач.

7. Сравнение: Flat planning vs Hierarchical planning

8. Реализация на Python (псевдокод)

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def high_level_planner(task: str) -> list[str]:
    prompt = f"Разбей задачу на подзадачи (subgoals). Ответь в формате JSON-списка строк.\nЗадача: {task}"
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    subgoals = json.loads(response.choices[0].message.content)["subgoals"]
    return subgoals

def execute_subgoal(subgoal: str, context: dict) -> str:
    # Здесь может быть вызов специализированного агента или инструмента
    prompt = f"Выполни подзадачу: {subgoal}. Контекст: {context}"
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

def hierarchical_agent(task: str) -> str:
    subgoals = high_level_planner(task)
    results = []
    for sg in subgoals:
        result = execute_subgoal(sg, {"task": task, "previous_results": results})
        results.append(result)
    # Финальная агрегация
    final_prompt = f"Собери финальный ответ на основе результатов подзадач: {results}"
    final = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": final_prompt}]
    )
    return final.choices[0].message.content

Это упрощённый пример. В реальных системах (LangChain, CrewAI) иерархия реализуется через цепочки агентов с явным графом зависимостей.

9. Метрики оценки hierarchical planning

10. Инструменты и фреймворки

• LangChain — поддерживает Plan-and-Execute агентов, где планировщик и исполнители разделены.
• CrewAI — позволяет создавать иерархию агентов с ролями (менеджер, исполнители).
• AutoGPT — использует иерархическое планирование через «thought-action-observation» циклы.
• BabyAGI — классический пример с task queue и приоритетами.

Пет-проект для закрепления

Задача Создать агента для планирования путешествия, который использует hierarchical planning.

Инструменты Python, OpenAI API, LangChain (опционально), библиотека requests для погоды и билетов.

Шаги:

1. Реализовать high-level planner, который разбивает задачу «Спланируй поездку в Париж на 3 дня» на подзадачи: «Найти авиабилеты», «Забронировать отель», «Составить маршрут», «Проверить погоду».
2. Для каждой подзадачи создать low-level executor (LLM вызов с контекстом).
3. Добавить зависимость: сначала билеты, потом отель, потом маршрут.
4. Вывести итоговый план в читаемом виде.

Ожидаемый результат Агент возвращает структурированный план с конкретными рекомендациями (даты, цены, достопримечательности), а не просто текст. Можно добавить сохранение в JSON.

Связь с другими вопросами

Навигация

• Предыдущий: 574
• Следующий: 576
• Индекс: 00. Индекс разборов