概念/概念定义
任务 DAG 与任务状态机：规划执行的骨架
出自东方屹腾执行型 Agent 落地（案例提供 梁博）
概念定义
规划执行是一种行动模式，它先把一段业务流程要走的几步明确规划并固定下来，再按依赖关系调度执行，而不是走一步看一步。承载这套规划的两个核心数据结构，是任务 DAG 图和任务状态机。任务 DAG 是一张以依赖关系组织任务节点的有向无环图，规定了步骤间的先后约束；任务状态机给每个节点维护自己的状态，并驱动整张图往前推进。
使用说明
这套结构要解决的问题，是把执行顺序从模型的临场判断里取出来，固定在任务图上。让 LLM 在 ReAct 循环里自己跑出正确的步骤顺序，等于把确定性的控制流交给了一个概率模型。规划执行把这段顺序从叙事上下文中抽出来，落成图上的边和节点状态，由程序按状态机调度，模型不再每一步重新决定先后。
它防住的，是 ReAct 在严格依赖的流程上跨步和漏步。东方屹腾在 mock 阶段验证薪资组快速搭建时撞上了这个失败：这个场景要先给企业原有薪资组数据建快照，确认快照建立后再导入匹配到的模板，导入失败用快照回滚，一串顺序不能乱、有严格递进依赖。最初的设想很自然——把每个 API 描述成工具，在技能里描述每个场景该怎么编排，把"先调哪步、再调哪步"作为叙事上下文喂给 Agent，期望它在 ReAct 里自己跑出正确顺序。实测下来不行：技能编排作为叙事上下文给到模型后，它有时跑对、有时明显跨一步或漏一步，导致任务不符合预期。根因还是 LLM 的不确定性，把执行顺序交给概率模型临场判断，没法保证每次都对。
于是团队识别出还缺一种行动模式——规划执行。ReAct 的核心控制结构本质是一个带退出边界的链式循环，概念懂了数据结构就容易写。规划执行要明确规划并管理连续多个任务的调度与依赖，得维护更复杂的任务规划与调度状态，落地复杂度比 ReAct 高一个量级。它的核心构件有任务 DAG 图、规划器、执行器、验收器，以及任务状态机和任务图状态的动态维护机制。最花功夫的是任务状态机模型：每个节点有自己的状态，一个下游节点能被调度启动的前提，是它依赖的上游节点全部完成、且本节点已经就绪，整套调度语义靠这台状态机驱动。
两种行动模式不必二选一。控制权在 Orchestrator 和具体行动模式之间流转：ReAct 运行到某一步发现脉络清晰、可以规划成若干并行或串行任务时，就把控制权交还 Orchestrator，转入规划执行，依据任务的清晰程度在两者间切换。状态机建立之后，关键任务的人审阻塞与恢复也获得了现成的承载结构，节点状态本身就能表达"已暂停、等待审批"，不必再为它单独设计一套机制。
何时需要
当你的 Agent 要交付一段步骤间有严格先后依赖、顺序错了就交付失败的业务流程，而 ReAct 的逐步自由决定已经压不住跨步漏步。这套规划怎么维护任务调度态、跟叙事与机械参数怎么分开，是会话统一状态平面的三权分立要回答的；关键任务阻塞等人审、审批后恢复执行流，靠的就是这台状态机，见HITL 阻塞与恢复。