AI的最终价值是“落地行动”，Planning（规划）是将抽象目标拆解为具体步骤，Execution（执行）是按步骤落地，两者结合实现“从目标到结果”的闭环。
1. Task Decomposition（任务拆解）：将复杂目标拆分为Sub-Tasks（子任务），明确Sub-Goal（子目标）与Dependency（依赖关系）。例如“举办一场AI研讨会”可拆分为“场地预订→嘉宾邀请→宣传推广→现场执行→复盘”，子任务间的依赖关系决定了执行顺序。
2. Classical Planning（经典规划）：基于First-Order Logic（一阶逻辑），通过State Space Search（状态空间搜索）找到从初始状态到目标状态的行动序列。例如机器人“从A点取物到B点”，经典规划能生成最优行动路径，适合结构化、确定性场景。
3. Hierarchical Planning（分层规划）：将规划分为High-Level（高层）与Low-Level（低层），高层规划确定整体方向，低层规划细化具体执行细节。例如物流AI的高层规划是“配送路线”，低层规划是“每个站点的装卸货顺序”，解决复杂任务的规划复杂度问题。
4. Execution Monitoring（执行监控）：在行动过程中实时Monitor（监控）状态与目标的偏差，Fault Detection（故障检测）异常时及时Replan（重新规划）。例如自动驾驶AI在检测到道路障碍物时，重新规划避让路径，确保行动的安全性与鲁棒性。
规划是“想清楚”，行动是“做到位”。AI的价值不止于计算，更在于通过系统化的规划与精准的执行，将目标转化为实际结果。