规划与执行能力

复杂任务的三大痛点 —— 没条理、不可控、结果不能直接用 —— 平台分别用三项能力解决。

Agent Todo 规划

解决：复杂任务没条理。

• 规划节点:工具选择器节点升级而来，开启「规划待办事项」后生成任务规划
• Agent 节点:开启规划后，自动产生 To-do list 并按计划逐项执行;运行时可以看到 Agent 按规划推进的过程
• 适合多步骤、需要拆解的复杂问题，让执行过程有条理、可追踪

Human in the Loop

解决：全自动执行不可控。

过去 Agent 全自动模式一路跑到底，中途偏差只能等跑完才发现，纠错成本高。Human in the Loop(人类参与循环) 模式让 AI 在执行中主动暂停、向用户确认:

• 关键节点人工确认:在高风险操作前暂停等待明确授权 —— 如投资风险等级确认、修改关键数据、涉及隐私权限的工具调用，避免不可逆错误
• 过程可控:执行过程中可随时介入、调整方向，而不是只看最终结果
• 更高信任:确认环节嵌入执行流程，人机判断形成闭环，敏感业务场景一次交付更可信的结果

金融场景建议：凡涉及账户数据写操作、对外发送内容的流程，优先采用 HITL 模式 —— 这与 坚守执行专属定位"AI 不替客户决策"的原则一致。

Agent 回答模式

解决：回答只是"想清楚了",不能直接用。

Agent 回答模式围绕目标组织答案、拆解任务,而不是只输出一段线性的推理过程：

• 输出形态:步骤 / 方案 / 清单等任务化结构，直接给出可执行结果，减少二次加工
• 主动补全:主动补全上下文与关键任务，复杂问题不需要多轮追问，一次到位

注：此前与之并存的「深度思考模式」已下线,现统一为 Agent 回答模式。

三者的关系

Agent 回答模式  → 决定"输出长什么样"(任务化结构)
Todo 规划       → 决定"过程怎么走"(按清单执行)
Human in the Loop → 决定"哪些步骤要人把关"(关键节点暂停)

复杂且敏感的任务，三者可叠加：规划拆解 + 关键步骤确认 + 结构化输出。

关联阅读

• Agent 节点帮助文档 — 待办事项与人机交互开关的配置位置