近年来，人工智能的快速发展推动了智能代理技术的不断演进。智能代理作为自主执行任务并作出决策的系统，广泛应用于各类自动化场景中。Anthropic团队发布的有效代理构建策略，为智能代理的设计和应用提供了宝贵的理论与实践参考。谷歌在2025年推出的代理开发工具包（Agent Development Kit, 简称ADK）更是为智能代理的开发带来了革命性突破。结合Anthropic的工作流模式，实现递归规划的智能代理架构，成为推动该领域前沿发展的重要方向。 Anthropic智能代理工作流主要包括任务拆解、路由、并行化处理、协调执行以及评估优化等关键模式。
具体来说，任务拆解即将复杂任务分解为有序的多个步骤；路由则是根据任务类型将其分配给不同的专业子代理处理；并行化策略允许多个子任务同时执行以节省时间；协调器和工作者的机制保证了任务拆解后的有序执行和结果整合；评估与优化环节则通过迭代改进代理的输出质量。通过对上述核心模式的整合，智能代理能够高效地处理复杂、多层次的任务。 谷歌的ADK框架提供了丰富且可复用的编排组件，开创了智能代理设计的新局面。与传统的自主编写Python类和API调用模式不同，ADK在状态管理、任务传递等方面架构更加清晰，并且支持异步执行，极大提升了开发效率。关键在于ADK能够借助注入式状态管理和结构化输出方案，让代理间的数据流协作更为顺畅，有助于构建递归、层次分明的任务规划体系。 结合Anthropic提出的智能代理工作流设计理念，利用谷歌ADK构建递归规划型代理架构成为探索重点。
所谓递归规划，是指智能代理基于当前任务动态决定是否直接解决，或将任务进一步拆解为平行或顺序的多个子任务，由子代理继续拆解直至满足解决条件或达到预设最大递归深度。这种设计保证了任务处理的灵活性和层次化，有效避免单一代理超负荷处理复杂任务的瓶颈。 构建递归规划型代理的核心组件是DynamicAgent。DynamicAgent接收任务输入并通过规划器（Planner Agent）评估当前任务的复杂度和拆解策略，根据返回的计划决定直接由单一LlmAgent处理，还是生成包含多个DynamicAgent子代理的ParallelAgent或SequentialAgent。正因为子代理仍为DynamicAgent实例，递归拆解得以自然实现。此设计尊重最大递归深度限制，从而保证系统在保证灵活性的同时避免无限递归。
在谷歌ADK环境中，DynamicAgent设计需适配框架的状态传递机制。首个任务通过用户消息传递，子任务依赖状态中的输出关键字（output_key）传递结果，确保各代理间任务数据完整且清晰。Planner Agent采用定制化指令模板，结合Pydantic定义的结构化结果Plan返回任务类型与子任务列表。此举不仅强化了规划结果的规范度，也方便后续根据计划选择合适的执行代理。 ParallelAgent和SequentialAgent分别封装了并行和顺序执行的子任务调度逻辑。ParallelAgent能同时调度多个DynamicAgent实例执行子任务，并通过SynthesizerAgent合并结果，为上层代理输出统一答案。
SequentialAgent则以顺序方式调用子代理，且在每一步注入前一结果，为后续步骤提供上下文支持，最后由IdentityAgent确保最终结果正确传递与输出。这种设计使得复杂多阶段任务能够保持步骤完整且信息贯通。 递归规划的实际应用场景广泛而富有挑战性。例如，用户请求“规划东京周末旅行”时，DynamicAgent会先判断整体任务是否复杂。若需要拆解，会构造包含多个子任务的SequentialAgent，诸如研究东京主要景点、制定每日行程、分析交通与餐饮建议等。其中交通和餐饮部分则被划分为ParallelAgent并行处理，保证效率。
每一个子任务进一步调用LlmAgent，通过大语言模型完成对具体信息的查询和生成。当所有子任务完成后，SynthesizerAgent将各个部分汇总，输出完整的行程规划。此流程展示了递归规划架构的强大能力及灵活适用性。 然而，在探索递归规划智能代理时，也发现谷歌ADK目前仍存在一些限制。ADK架构严格执行单一父级规则，使得子代理不能同时属于多个父组件，这在递归设计中增加了实现的复杂度。状态键引用机制尚无统一规范，开发者需依赖多处文档和样例进行摸索。
文件工作流支持不完善，限制了某些实际应用场景的开发。内容传递控制（include_contents）的模糊规则也限制了对上下文的精准掌控。尽管如此，ADK正处于高速迭代阶段，未来版本极有可能解决这些短板。 在代码实现层面，递归规划的DynamicAgent通过异步生成器实现渐进式事件输出，符合分布式异步执行的现代AI系统理念。结构化的Planner指令确保大语言模型输出规范JSON格式计划，增强执行过程的可控与可追踪性。多代理协同工作时采用状态共享及清晰的命名规则保障了数据链路的连贯与准确。
ParallelAgent和SequentialAgent的组合设计体现了策略复用与层次分明的架构思想，为构建大型复杂智能系统提供了范例。 总的来看，基于谷歌ADK实现的递归规划型智能代理，成功尝试了Anthropic提出的智能代理最佳实践，将传统流程化任务代理升级为动态决策、灵活拆解的多级协同体系。此创新架构不仅增强了任务处理的效率，也为实现更智能、更自适应的AI应用铺平了道路。未来，随着ADK自身功能的完善及社区生态的壮大，递归规划及其扩展应用在各行各业都有望成为智能自动化的关键驱动力。 综上所述，递归规划作为智能代理设计中的前沿思路，通过结合Anthropic的理论基础及谷歌ADK的先进开发框架，带来了高效灵活的任务拆解与执行机制。尽管目前存在部分技术挑战，但其巨大潜力和广泛应用价值已逐渐显现。
持续关注该领域的发展，无疑能为人工智能智能代理技术的应用创新增添强大动力，助推智能生态迈向更高层次。
