Plan-and-Solve Prompting：将复杂任务分解为子目标并并行执行的策略

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Sat, 22 Nov 2025 10:54:19 +0000
AI大模型, plan, 子目标, 并行执行

Plan-and-Solve Prompting：复杂任务分解与并行执行的编程策略 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个在复杂编程任务中非常有效的策略：Plan-and-Solve Prompting。这个策略的核心思想是将一个复杂的任务分解为若干个更小、更易于管理的子目标，然后并行地执行这些子目标，最终将结果整合起来，从而解决整个问题。 Plan-and-Solve Prompting 尤其适用于那些需要多步骤推理、知识检索、或者需要结合多个工具才能完成的任务。传统的Prompting方法，例如直接让模型尝试一步到位地解决复杂问题，往往难以取得理想的效果。因为它面临着以下几个挑战： 信息过载: 模型需要同时处理大量信息，容易迷失方向。 推理困难: 复杂的逻辑推理容易出错。 知识不足: 模型可能缺乏解决问题所需的特定知识。 工具调用复杂: 需要多次调用不同的工具，协同完成任务。 而Plan-and-Solve Prompting 通过将问题分解，能够有效地缓解这些问题。接下来，我们将从理论到实践，深入探讨 Plan-and-Solve Prompting 的各个方面。 1. Plan阶 …

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Plan-and-Solve Prompting：复杂任务分解与并行执行的编程策略

各位同学，大家好。今天我们来探讨一个在复杂编程任务中非常有效的策略：Plan-and-Solve Prompting。这个策略的核心思想是将一个复杂的任务分解为若干个更小、更易于管理的子目标，然后并行地执行这些子目标，最终将结果整合起来，从而解决整个问题。

Plan-and-Solve Prompting 尤其适用于那些需要多步骤推理、知识检索、或者需要结合多个工具才能完成的任务。传统的Prompting方法，例如直接让模型尝试一步到位地解决复杂问题，往往难以取得理想的效果。因为它面临着以下几个挑战：

信息过载: 模型需要同时处理大量信息，容易迷失方向。

推理困难: 复杂的逻辑推理容易出错。

知识不足: 模型可能缺乏解决问题所需的特定知识。

工具调用复杂: 需要多次调用不同的工具，协同完成任务。

而Plan-and-Solve Prompting 通过将问题分解，能够有效地缓解这些问题。接下来，我们将从理论到实践，深入探讨 Plan-and-Solve Prompting 的各个方面。

1. Plan阶段：任务分解与子目标定义

Plan阶段是整个策略的基石。它的目标是将原始的复杂任务分解为一系列清晰、可执行的子目标。一个好的Plan应该具备以下特点：

完备性: 所有子目标加起来能够覆盖原始任务的所有方面。

独立性: 子目标之间尽可能独立，减少依赖关系，方便并行执行。

可执行性: 每个子目标都应该足够简单，能够被模型或者其他工具独立完成。

明确性: 每个子目标都应该有清晰的定义和目标，避免歧义。

任务分解的方法有很多种，常见的包括：

按步骤分解: 将任务分解为一系列顺序执行的步骤。例如，解决一个数学题，可以分解为理解题意、确定解题思路、进行计算、验证答案等步骤。

按功能分解: 将任务分解为不同的功能模块。例如，构建一个Web应用，可以分解为前端开发、后端开发、数据库设计等模块。

按知识领域分解: 将任务分解为不同的知识领域。例如，撰写一篇关于人工智能的文章，可以分解为机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。

在定义子目标时，需要明确每个子目标的输入、输出和所需资源。这有助于后续的Solve阶段更好地执行。

代码示例：任务分解与子目标定义（Python）

假设我们要解决一个问题：给定一个文章标题，找出文章中提到的所有公司，并评估这些公司的财务状况。

def plan_task(title):
  """
  将任务分解为子目标。

  Args:
    title: 文章标题。

  Returns:
    一个包含子目标的列表。
  """

  plan = [
      "1. 使用文章标题，获取文章内容。",
      "2. 从文章内容中提取所有公司名称。",
      "3. 对于每个公司，查询其财务数据（例如，收入、利润、市值）。",
      "4. 对每个公司的财务状况进行简要评估（例如，优秀、良好、一般、差）。",
      "5. 汇总所有公司的财务状况评估结果。"
  ]
  return plan

title = "科技巨头苹果发布最新财报，营收超预期"
plan = plan_task(title)

for step in plan:
  print(step)

这段代码只是一个简单的示例，展示了如何将一个复杂任务分解为多个子目标。在实际应用中，任务分解可能更加复杂，需要根据具体情况进行调整。输出结果如下：

1. 使用文章标题，获取文章内容。
2. 从文章内容中提取所有公司名称。
3. 对于每个公司，查询其财务数据（例如，收入、利润、市值）。
4. 对每个公司的财务状况进行简要评估（例如，优秀、良好、一般、差）。
5. 汇总所有公司的财务状况评估结果。

2. Solve阶段：并行执行子目标

Solve阶段的目标是并行执行Plan阶段定义的子目标。每个子目标可以由不同的模型、工具或者人工完成。

并行执行可以显著提高效率，特别是在处理大规模数据或者需要调用多个外部API时。

在Solve阶段，需要注意以下几点：

资源分配: 为每个子目标分配足够的计算资源和存储空间。

错误处理: 及时检测和处理子目标执行过程中出现的错误。

数据同步: 确保子目标之间的数据能够及时同步。

并发控制: 如果子目标之间存在依赖关系，需要进行并发控制，避免数据竞争。

代码示例：并行执行子目标（Python）

这里我们使用 asyncio 库来实现子目标的并行执行。

import asyncio
import aiohttp

async def get_article_content(title):
  """
  模拟根据文章标题获取文章内容。
  """
  # 在实际应用中，这里会调用搜索引擎API或者数据库查询。
  await asyncio.sleep(1) # 模拟网络请求延迟
  if title == "科技巨头苹果发布最新财报，营收超预期":
    return "苹果公司发布了最新的财报，营收超出了预期。报告显示，苹果公司的各项业务都取得了显著增长。"
  else:
    return None

async def extract_company_names(content):
  """
  模拟从文章内容中提取公司名称。
  """
  await asyncio.sleep(0.5)
  if content:
    return ["苹果公司"]
  else:
    return []

async def get_financial_data(company_name):
  """
  模拟查询公司的财务数据。
  """
  await asyncio.sleep(1.5)
  if company_name == "苹果公司":
    return {"revenue": 100000000000, "profit": 20000000000, "market_cap": 2000000000000}
  else:
    return None

async def evaluate_financial_status(financial_data):
  """
  模拟评估公司的财务状况。
  """
  await asyncio.sleep(0.8)
  if financial_data and financial_data["revenue"] > 50000000000:
    return "优秀"
  else:
    return "一般"

async def solve_task(title):
  """
  并行执行子目标。
  """
  article_content_task = asyncio.create_task(get_article_content(title))
  company_names_task = asyncio.create_task(extract_company_names(await article_content_task))

  company_names = await company_names_task

  financial_data_tasks = [asyncio.create_task(get_financial_data(name)) for name in company_names]
  financial_data_results = await asyncio.gather(*financial_data_tasks)

  evaluation_tasks = [asyncio.create_task(evaluate_financial_status(data)) for data in financial_data_results]
  evaluation_results = await asyncio.gather(*evaluation_tasks)

  return company_names, evaluation_results

async def main():
  title = "科技巨头苹果发布最新财报，营收超预期"
  company_names, evaluation_results = await solve_task(title)

  print("公司名称:", company_names)
  print("财务状况评估:", evaluation_results)

if __name__ == "__main__":
  asyncio.run(main())

这段代码使用 asyncio 库实现了子目标的并行执行。async 和 await 关键字用于定义异步函数，asyncio.create_task 函数用于创建异步任务，asyncio.gather 函数用于等待多个异步任务完成。

需要注意的是，这只是一个简单的示例。在实际应用中，可能需要使用更复杂的并发控制机制来处理子目标之间的依赖关系。

输出结果如下：

公司名称: ['苹果公司']
财务状况评估: ['优秀']

3. Integrate阶段：结果整合与问题解决

Integrate阶段的目标是将Solve阶段得到的子目标结果整合起来，从而解决原始的复杂问题。

在整合结果时，需要注意以下几点：

数据清洗: 清洗和转换子目标结果，使其具有一致的格式。

冲突解决: 如果子目标结果之间存在冲突，需要进行冲突解决。

逻辑推理: 根据子目标结果进行逻辑推理，得出最终结论。

结果呈现: 将最终结果以易于理解的方式呈现出来。

代码示例：结果整合与问题解决（Python）

def integrate_results(company_names, evaluation_results):
  """
  整合子目标结果，解决原始问题。

  Args:
    company_names: 公司名称列表。
    evaluation_results: 财务状况评估结果列表。

  Returns:
    一个包含结果的字典。
  """

  results = {}
  for i in range(len(company_names)):
    results[company_names[i]] = evaluation_results[i]

  return results

async def main():
  title = "科技巨头苹果发布最新财报，营收超预期"
  company_names, evaluation_results = await solve_task(title)

  final_results = integrate_results(company_names, evaluation_results)

  print("最终结果:", final_results)

if __name__ == "__main__":
  asyncio.run(main())

这段代码将Solve阶段得到的公司名称和财务状况评估结果整合起来，生成一个包含公司名称和财务状况评估结果的字典。

输出结果如下：

最终结果: {'苹果公司': '优秀'}

4. Plan-and-Solve Prompting 的优势与局限性

优势：

提高效率: 通过并行执行子目标，可以显著提高解决问题的效率。

降低难度: 将复杂问题分解为简单问题，降低了解决问题的难度。

增强可维护性: 将代码模块化，增强了代码的可维护性和可扩展性。

更好地利用工具: 可以更容易地集成和利用各种外部工具和API。

局限性：

任务分解的难度: 如何将复杂任务分解为合适的子目标是一个挑战。

子目标依赖关系的处理: 如果子目标之间存在复杂的依赖关系，需要进行精细的并发控制。

结果整合的复杂性: 如何将子目标结果有效地整合起来，需要一定的逻辑推理能力。

额外的开销: 任务分解、资源分配、数据同步等都需要额外的开销。

5. Plan-and-Solve Prompting 的应用场景

Plan-and-Solve Prompting 可以应用于各种需要多步骤推理、知识检索、或者需要结合多个工具才能完成的复杂任务。以下是一些常见的应用场景：

应用场景 | 描述
知识问答 | 将问题分解为知识检索、答案提取、答案验证等步骤，利用搜索引擎、知识图谱等工具获取相关知识，并根据问题类型选择合适的答案提取方法。
代码生成 | 将需求分解为模块设计、代码编写、测试等步骤，利用代码生成模型生成代码，并进行单元测试和集成测试。
数据分析 | 将数据分析任务分解为数据清洗、特征工程、模型训练、结果可视化等步骤，利用数据处理工具清洗数据，提取特征，训练模型，并将结果可视化。
文本摘要 | 将文本摘要任务分解为关键句提取、语义理解、摘要生成等步骤，利用文本分析工具提取关键句，理解文本语义，并生成简洁的摘要。
决策支持 | 将决策问题分解为信息收集、方案评估、风险分析等步骤，利用各种数据源收集信息，评估不同方案的优劣，分析风险，并为决策者提供决策支持。
智能客服 | 将用户问题分解为意图识别、知识检索、答案生成等步骤，利用自然语言处理技术识别用户意图，从知识库中检索相关知识，并生成合适的答案。
多模态任务 | 将涉及图像、文本、音频等多模态信息的任务分解为模态特征提取、跨模态融合、任务执行等步骤。例如，根据图片生成描述，需要先提取图片特征，然后将图片特征与文本描述融合，最后生成完整的描述。

6. 高级技巧与最佳实践

动态规划: 在Plan阶段，可以利用动态规划的思想，根据问题的特点选择最佳的分解方案。

迭代优化: 在Solve阶段，可以进行迭代优化，根据子目标执行结果调整任务分解方案。

知识注入: 在Solve阶段，可以将相关的知识注入到模型中，提高子目标执行的准确性。

Prompt Engineering: 设计清晰、明确的Prompt，引导模型更好地完成子目标。

监控与调试: 对Plan-and-Solve过程进行监控和调试，及时发现和解决问题。

7. 未来发展趋势

自动化任务分解: 利用机器学习技术自动将复杂任务分解为子目标。

自适应资源分配: 根据子目标的难度和优先级，自动分配计算资源和存储空间。

智能错误处理: 利用人工智能技术自动检测和处理子目标执行过程中出现的错误。

多智能体协作: 利用多个智能体协作完成任务，每个智能体负责不同的子目标。

更强的模型能力: 随着模型能力的不断提升，Plan-and-Solve Prompting 将能够解决更加复杂的任务。

技术要点概括

Plan-and-Solve Prompting 是一种强大的策略，通过任务分解、并行执行和结果整合，可以有效地解决各种复杂的编程任务。掌握Plan-and-Solve Prompting，可以提高编程效率、降低编程难度，并更好地利用各种工具和API。 随着人工智能技术的不断发展，Plan-and-Solve Prompting 将在未来的编程领域发挥越来越重要的作用。