規劃與執行能力

複雜任務的三大痛點 —— 沒條理、不可控、結果不能直接用 —— 平臺分別用三項能力解決。

Agent Todo 規劃

解決：複雜任務沒條理。

• 規劃節點:工具選擇器節點升級而來，開啟「規劃待辦事項」後生成任務規劃
• Agent 節點:開啟規劃後，自動產生 To-do list 並按計劃逐項執行;執行時可以看到 Agent 按規劃推進的過程
• 適合多步驟、需要拆解的複雜問題，讓執行過程有條理、可追蹤

Human in the Loop

解決：全自動執行不可控。

過去 Agent 全自動模式一路跑到底，中途偏差只能等跑完才發現，糾錯成本高。Human in the Loop(人類參與迴圈) 模式讓 AI 在執行中主動暫停、向用戶確認:

• 關鍵節點人工確認:在高風險操作前暫停等待明確授權 —— 如投資風險等級確認、修改關鍵資料、涉及隱私權限的工具呼叫，避免不可逆錯誤
• 過程可控:執行過程中可隨時介入、調整方向，而不是隻看最終結果
• 更高信任:確認環節嵌入執行流程，人機判斷形成閉環，敏感業務場景一次交付更可信的結果

金融場景建議：凡涉及賬戶資料寫操作、對外發送內容的流程，優先採用 HITL 模式 —— 這與 堅守執行專屬定位"AI 不替客戶決策"的原則一致。

Agent 回答模式

解決：回答只是"想清楚了",不能直接用。

Agent 回答模式圍繞目標組織答案、拆解任務,而不是隻輸出一段線性的推理過程：

• 輸出形態:步驟 / 方案 / 清單等任務化結構，直接給出可執行結果，減少二次加工
• 主動補全:主動補全上下文與關鍵任務，複雜問題不需要多輪追問，一次到位

注：此前與之並存的「深度思考模式」已下線,現統一為 Agent 回答模式。

三者的關係

Agent 回答模式  → 決定"輸出長什麼樣"(任務化結構)
Todo 規劃       → 決定"過程怎麼走"(按清單執行)
Human in the Loop → 決定"哪些步驟要人把關"(關鍵節點暫停)

複雜且敏感的任務，三者可疊加：規劃拆解 + 關鍵步驟確認 + 結構化輸出。

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