CONCEPT
Planner智能体
基本定义
Planner智能体是Anthropic团队提出的Harness架构三代理体系中的核心规划角色，诞生于AI自主全栈开发的场景需求中，用于解决普通用户无法输出专业产品规格、早期AI开发易偏离用户需求的痛点。该智能体是生成与评估分离模式下的需求承接入口，仅需用户提供1-4句简单需求提示，即可自动输出完整可落地的产品规格文档。
核心功能与输出结构
Planner智能体的输出规格默认包含以下标准模块：
- 产品概览：明确产品定位、目标用户、核心价值
- 核心功能：拆分产品的核心能力与扩展能力，规划迭代节奏
- 技术栈选择：匹配适配AI自主开发的技术组合，兼顾兼容性与扩展性
- AI能力融入方案：主动挖掘产品中可嵌入AI能力的场景，充分发挥大模型优势
实际应用示例
当用户仅输入「创建一个2D复古游戏制作器」的单句需求时，Planner智能体可自动扩展为包含16个功能、拆分至10个迭代的完整规格，除基础的关卡编辑器、精灵编辑器、实体行为系统、测试模式外，还会主动加入精灵动画系统、行为模板、音效管理模块、AI辅助精灵生成器、AI辅助关卡设计器、游戏导出分享等扩展功能，同时明确要求内置Claude大模型系列集成，支持用户通过自然语言prompt直接生成游戏资源与逻辑。
设计原则
Planner智能体的规格制定遵循两大核心原则：
- 高层抽象原则：仅输出宏观规格与核心要求，不过度细化具体技术实现细节，避免早期技术判断误差沿开发链路传导，给后续Generator智能体留下合理的实现空间
- 可行性平衡原则：功能规划保持合理的扩展性野心，同时严格匹配当前大模型的开发能力与技术栈的落地门槛，避免出现无法实现的虚设需求，确保输出的规格可被稳定落地。
协作机制
Planner智能体是多代理协作模式下的需求转译核心，与Generator智能体、Evaluator智能体形成完整的AI开发反馈闭环：
- 接收用户原始需求后输出标准化产品规格文档，作为全链路开发的唯一参考标准，Generator需按照规格要求完成开发，Evaluator需以规格为依据完成成果评估
- 三者采用基于文件的通信机制：Planner输出的规格文档以结构化文件形式存储，另外两类智能体直接读取该文件获取统一需求口径，避免信息传递偏差
- 不参与具体开发与评估环节，仅在用户需求发生变更时迭代更新规格文档。
边界与限制
Planner智能体的能力存在明确边界：
- 仅承担需求到规格的转化职责，不涉及代码开发、测试评估等下游环节的具体工作
- 输出的规格为宏观指导方案，每轮迭代的具体实现要求需由Generator与Evaluator提前协商迭代合约确定
- 规格的合理性与完整性高度依赖底层支撑大模型的能力，在Claude Opus 4.6等高阶大模型支撑下的输出质量显著优于旧版本模型。