在构建 AI Agent（智能体）时，任务分解（Task Decomposition） 是最核心的能力之一。它指的是 Agent 将一个复杂、抽象的高层目标（High-level Goal）拆解为一系列可执行、逻辑连贯的子任务（Sub-tasks）的过程。 如果没有任务分解，LLM（大语言模型）很容易在处理长链路任务时迷失方向、产生幻觉或超出上下文限制。 以下是 Agent 进行任务分解的主要机制、方法和策略： --- 1. 基于提示工程（Prompt Engineering）的分解方法 这是最基础的层级，通过设计特定的 Prompt 引导 LLM 运用其推理能力进行分解。 A. 思维链 (Chain of Thought, CoT) 原理：要求模型在给出最终答案之前，先生成一系列中间推理步骤。 Prompt 示例：“请一步步思考（Let's think step by step）。” 作用：将大任务转化为线性的推理步骤，虽然主要是为了推理，但也起到了隐式的任务分解作用。 B. 思维树 (Tree of Thoughts, ToT) 原理：不仅是一条直线，而是探索多种可能的分解路...
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