AI Agent 规划与推理可视化实验室

Planner（生成计划）→ Executor（逐步执行）→ Replanner（动态调整）的完整循环，展示计划执行与重规划过程。

Reason-Act-Observe 循环：推理（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation）→ 推理...每步以气泡显示推理内容。

三层规划：战略层（长期目标）→ 战术层（中期计划）→ 操作层（即时动作）。金字塔展示层级关系与数据流动。

Reflection Loop：执行 → 评估 → 反思 → 修正 → 重新执行。环形流程图标注每步的输入输出。

前向搜索 vs 逆向搜索 vs 双向搜索三种规划搜索策略，搜索树展示不同方向的扩展过程，高亮最优路径。

多计划生成 → 多维评估（可行性 / 效率 / 安全性 / 成本）→ 排序选择。雷达图展示候选计划的多维评分。

PlanBench / AgentBench / ToolBench / OSWorld 四大规划能力基准，对比不同模型的规划成功率。