手搓 Claw 系列 (2)：策略家的大脑 —— AX Planner 与 Flow Architect

Fri, 20 Mar 2026 10:30:00 +0800

[!TIP] 目标：从单步对话进化为“计划-模拟-执行”的闭环，并引入基于 YAML 的 DAG 异步编排。

1. 从“聊天”到“执行”：AX (Architect-Executive) 范式

Agent 与普通 Chatbot 的分水岭在于：它是否能将模糊的目标拆解为可操作的步骤。在 VISAGENT 中，我们实现了一套 AX Planner 逻辑：

Architect (架构师)：接收需求，输出 TODO.json。此时严禁执行，只准规划。
Simulation (心理演操)：在执行前，让另一个“安全专家”角色对计划进行风险评估。
Executive (执行官)：逐一调用 execute_step 完成任务。

这种“先想后做”的机制，通过简单的 Prompt 约束即可在任意 CLI 上实现：

# AX_PLANNING_MODE 核心指令
plan_prompt = (
    "You are a specialized Task Architect. Output ONLY valid JSON.\n"
    "Schema: { 'goal': '...', 'steps': [ {'id': 1, 'desc': '...', 'type': 'EXECUTION'} ] }"
)

2. 线性落后：为什么需要 DAG？

早期的 AX Planner 是线性的。但现实中，复杂的工程任务往往是拓扑结构：有的步骤可以并行，有的则必须等待前序结果。这就是我们引入 Flow Architect 的原因。

DAG on Square Uncle

手搓 Claw 系列 (2)：策略家的大脑 —— AX Planner 与 Flow Architect

1. 从“聊天”到“执行”：AX (Architect-Executive) 范式

2. 线性落后：为什么需要 DAG？