--- title: "目标明确参考：bot with plan - 目标明确 | 思行致远" canonical: "https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/goal-definition/skill-forge-scene-analysis-bot-with-plan/" dateModified: "2026-06-30" datePublished: "2026-06-30" --- 打开 AI·外脑目录 AI·外脑 [返回专栏首页](https://siyuanailab.com/knowledge/) × 站内搜索 ⌕ 主要栏目 - [AI 核心概念](https://siyuanailab.com/knowledge/ai-core/) - [工作流](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) - [工具配置与选型](https://siyuanailab.com/knowledge/toolkits/) - [信源与标准](https://siyuanailab.com/knowledge/sources/) - [场景案例 待开发](https://siyuanailab.com/knowledge/scenarios/) - [职业与能力](https://siyuanailab.com/knowledge/career/) 专题 - [从这里开始](https://siyuanailab.com/knowledge/start/) - [获取与安装](https://siyuanailab.com/knowledge/install/) - [建设日志](https://siyuanailab.com/knowledge/ops/) [工作流子目录](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) 基础设施层 - [浏览器自动化 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/browser-automation/) - [MCP 工具 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/mcp-tools/) - 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关键模块：`simulation/` 负责模拟工具、轨迹生成和评估；`gba/` 放真实 agent、planner、tool 接口；`train/` 负责 planner fine-tuning；`gba/tools/search/` 提供 SearXNG 搜索工具；notebook 展示 fine-tuned planner、zero-shot planner 和 JSON schema guided generation。 - 调用链路：用户请求 -> planner 读 observation 并选择工具/描述任务 -> 工具层生成并执行具体函数调用 -> 环境返回 observation -> evaluator 用 pass rate、bad task rate、completion rate 评估轨迹。 - 输入输出：输入是自然语言请求、工具 schema、观察记录和模拟轨迹；输出是下一步计划、工具调用、最终回答、训练数据集和评估指标。 - 核心依赖：Python、Poetry、Conda、llama.cpp server、本地 GGUF 模型、SearXNG、OpenAI/GPT-4 生成轨迹或 baseline。 ## 为什么值得参考 它的项目特定亮点是「降低 planner 的职责」：不要求 planner 同时会规划、写参数、懂每个 API，而是让它只做任务拆分和工具选择。这对 Skill 设计很有用：一个能力如果经常失败，可能不是说明书不够长，而是职责没有拆开。 ## 为什么不建议直接套用 它是研究性仓库，README 的模型下载、GPU Docker、llama.cpp 端口和 SearXNG 依赖都偏重；评估集只有 50 个请求，场景集中在该项目定义的工具集。其术语也和常见 Agent 框架不同，直接搬会让团队把「任务」「动作」「工具调用」混淆。 ## 如何改造成自己的版本 先不训练模型，只借它的分层：在每个 Skill 里区分 `plan_output`、`tool_selection`、`tool_arguments`、`observation`。为失败案例标注是「计划错」「工具选错」还是「参数错」。如果同类任务很多，再积累 30-50 条内部轨迹，做小规模 regression eval，而不是一开始就 fine-tune planner。 ## 适用场景 - 需要让 Agent 在多工具任务里先稳定选步骤，而不是马上写调用参数。 - 需要评估小模型是否能承担规划职责。 - 需要把模拟环境轨迹用于 planner 训练或回归测试。 ## 不适用场景 - 只需要调用一两个稳定 API，没必要拆 planner。 - 没有本地模型、GPU 或 SearXNG 环境。 - 任务的关键风险在权限和数据安全，而不是步骤规划。 ## 参考信息 - 原项目：[bot-with-plan](https://github.com/krasserm/bot-with-plan) - 作者：krasserm - 相关概念：[[任务边界]]、[[工具选择]]、[[Planner]] - 相关卡片：[workflow-read-037](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/testing-evaluation/skill-forge-evaluation-crab/) ## 参考对象信息 **名称：**bot-with-plan **作者：**krasserm **链接：**[https://github.com/krasserm/bot-with-plan](https://github.com/krasserm/bot-with-plan) ## 适用场景与行动 **场景：**Skill 生产线 / 目标明确 **适合谁：**关注 AI 工作流、Skill 生产和 Agent Building 的读者 **下一步：**先阅读边界说明，再判断它是否适合改造成自己的目标明确流程。 当前内容按公开来源和已审核草稿整理，只作为工作流理解与方法论参考。 涉及客户数据、外部平台、会议记录和业务系统的场景，必须保留人工确认与授权边界。 [上一张：目标明确参考：agentic config](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/goal-definition/skill-forge-scene-analysis-agentic-config/) [下一张：目标明确参考：m8m](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/goal-definition/skill-forge-scene-analysis-m8m/) [返回当前分类](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/goal-definition/) [返回工作流专栏](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/)