_{🧠 图解记忆：Plan-and-Solve = 先规划，再执行（解耦）；点击图片可查看原图。}

💡 答案要点

Plan-and-Solve = 先规划，再执行（解耦）

Plan-and-Solve（先规划后执行）：
阶段1（规划）：Planner 一次性制定完整 DAG
  → "1. 搜索iPhone15 → 存#A
     2. 搜索Pixel8  → 存#B    （与#A无依赖，可并行）
     3. 比较#A和#B"

阶段2（执行）：Executor 并行执行所有无依赖步骤
  → 同时触发：search("iPhone15") 和 search("Pixel8")
  → 结果填充到 #A 和 #B

阶段3（求解）：Solver 根据填充好的计划生成答案

核心区别对比：

维度	ReAct	Plan-and-Solve
执行顺序	串行（必须等上一步）	并行（无依赖步骤同时跑）
规划时机	每步动态规划	开始前一次性规划
延迟	高（所有步骤串行）	低（并行执行）
上下文长度	快速增长	稳定（只保留计划+结果）
适用场景	探索性任务（网页浏览、调试）	步骤明确的任务（报告生成、数据分析）

面试话术：

示例表达（仅在能用本人经历或可复现实验佐证时使用）： "Plan-and-Solve 的核心是'规划与执行解耦'。ReAct 每步都动态规划，导致串行高延迟；Plan-and-Solve 先让 Planner 生成带占位符的完整计划，然后 Executor 并行执行无依赖步骤，实测端到端延迟降低 40%。更关键的是，上下文长度稳定，不会像 ReAct 那样无限膨胀。"

📚 参考：Plan-and-Solve Prompting（原论文）