goal-plan

目标规划

使用面向目标的行动规划（GOAP）创建并执行智能计划。

适用场景

当目标复杂、需要多个步骤、步骤之间存在依赖关系，且条件变化时可能需要自适应重新规划。

步骤

1. 定义目标状态 — “完成”是什么样的？列出具体的成功标准
2. 评估当前状态 — 目前的实际情况是什么？现有哪些资产、代码和基础设施？
3. 识别差距 — 当前状态与目标状态之间需要做出哪些改变？
4. 盘点行动 — 列出可用的行动及其：
   • 前置条件（执行此行动前必须满足的条件）
   • 效果（执行此行动后会变为真实的情况）
   • 成本估算（时间、复杂度、风险）
5. 生成计划 — 使用 A* 在状态空间中找到最优行动序列
6. 记录执行轨迹 — 调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-start 开始跟踪
7. 创建任务 — 为计划中的每个行动调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__task_create
8. 执行 — 按依赖顺序逐项处理任务：
   • 每项行动执行前：确认前置条件仍然满足
   • 每项行动执行后：确认预期效果已经实现
   • 通过 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-step 记录每个步骤
9. 监控并重新规划 — 如果某项行动失败或产生意外结果：
   • 重新评估当前状态
   • 根据新状态重新计算最优路径
   • 更新剩余任务
10. 完成执行轨迹 — 调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-end
11. 存储成功计划 — 使用命名空间 goap-plans 调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store

计划输出格式

Goal: [concrete objective]
Current State: [key facts]
Plan Cost: [estimated effort]
Steps:
  1. [action] — precondition: [X], effect: [Y], cost: [Z]
  2. [action] — precondition: [Y], effect: [W], cost: [Z]
  ...
Risk Factors: [what could force a replan]
Fallback: [alternative approach if primary path fails]

重新规划触发条件

• 行动失败（前置条件不再满足）
• 检测到意外副作用
• 新信息改变了目标定义
• 成本超过阈值
• 外部依赖不可用