一、什么是任务规划？
任务规划（Task Planning）是人工智能的一个重要分支，研究如何让智能体（机器人、卫星、软件代理等）自动生成一系列动作，以完成给定的目标。
想象一个简单的场景：你要求一个机器人"把桌子上的苹果放到冰箱里"。为了完成这个任务，机器人需要：
- 识别苹果的位置
- 移动到桌子旁
- 抓取苹果
- 移动到冰箱前
- 打开冰箱门
- 放入苹果
- 关上冰箱门
这就是任务规划要解决的问题：给定初始状态和目标，自动生成一系列有序的动作序列。
任务规划的典型应用
- 航天领域：卫星观测任务规划、深空探测器任务编排
- 机器人：家庭服务机器人、工业机器人
- 游戏AI：NPC行为决策、战术规划
- 智能助手：日程安排、工作流自动化
学习资源推荐
如果你想系统学习任务规划，有一本必读的经典教材：《Automated Planning: Theory and Practice》（自动规划：理论和实践），由 Malik Ghallab、Dana Nau 和 Paolo Traverso 合著。这本书涵盖了从经典规划到分层任务网络（HTN）的完整理论体系，是该领域的权威参考。本文以及本专栏的后续内容，很大程度上都基于这本书的框架。
二、经典规划及其局限
2.1 经典规划的核心思想
经典规划（Classical Planning）是最基础的规划形式，其核心思想是目标导向：
- 给定一个初始状态（Initial State）
- 给定一个目标状态（Goal State）
- 给定一组动作（Actions），每个动作有前置条件和效果
- 规划器的任务是：找到一条从初始状态到目标状态的路径
经典的 STRIPS 表示和 PDDL（Planning Domain Definition Language）都是基于这个框架。
2.2 经典规划的问题
经典规划虽然在理论上优雅，但在实际应用中面临严峻挑战：
问题一：搜索空间爆炸
想象一个卫星需要执行 20 个观测任务。经典规划器需要在所有可能的动作组合中搜索。即使每个时刻只有 5 个可选动作，组合数也会呈指数增长。这就是著名的"状态空间爆炸"问题。
问题二：无法利用领域知识
经典规划器对"如何完成任务"一无所知。它只知道每个动作的合法性和效果。但实际上，人类专家往往有丰富的经验知识——比如"观测一个目标通常需要先转动卫星、再开机、再采集数据"。这些知识在经典规划框架中难以表达。
问题三：难以表达"怎么做"
经典规划回答的是"如何到达目标状态"，而不是"如何执行这个任务"。对于复杂的任务，人类通常习惯于把它分解为子任务，而不是直接思考原子动作。经典规划缺乏这种分层思维。
三、HTN：任务导向的新思路
3.1 从"目标导向"到"任务导向"
分层任务网络（Hierarchical Task Network, HTN）规划提供了一种全新的思路。
经典规划问的是："如何到达某个目标状态？"
HTN 问的是："如何执行这个高层任务？"
这个转变看似微妙，却带来了根本性的改变。
3.2 HTN 的核心概念
HTN 引入了三个核心概念：
复合任务（Compound Task）：抽象的高层活动，不能直接执行，需要被分解。例如"观测目标A"、"修复故障"。
原子任务（Primitive Task）：可以直接执行的基本动作。例如"转动卫星"、"打开相机"。
方法（Method）：告诉规划器"如何实现一个复合任务"的配方。一个方法包含：
- 它能解决哪个复合任务
- 使用这个方法的条件
- 分解后的子任务网络
3.3 分解：填空题而非寻路
经典规划像是在迷宫中寻找一条从起点到终点的路径——可能性太多，容易迷路。
HTN 更像是在做填空题：给你一个高层任务，你按照已知的方法把它分解为子任务；如果子任务还是复合任务，继续分解；直到所有任务都是可直接执行的原子任务。
这种方法大大缩小了搜索空间，因为你不需要探索所有可能性，只需要在专家定义的"正确路径"中寻找。
3.4 HTN 的本质
HTN 的核心优势在于：它允许人类专家将领域知识以"方法"的形式编码进系统。
这就像给规划器一本"操作手册"——专家不再只是告诉它"动作A是什么"，而是告诉它"遇到这种情况，通常应该这样做"。这种知识表示方式，让规划器能够利用人类积累的经验，而不是每次都从零开始搜索。
四、HTN 的典型应用
4.1 航天器任务规划
航天是 HTN 最重要的应用领域之一。卫星任务通常有严格的操作流程（如观测需要先对准目标、再开机、再采集），非常适合用 HTN 的方法来建模。NASA、ESA 等机构在实际任务中广泛使用 HTN 技术。
4.2 游戏 AI
在游戏开发中，HTN 被用于控制 NPC 的行为决策。例如《地平线：零之曙光》《变形金刚：塞伯坦的陨落》等游戏都采用了 HTN 来实现敌人的智能行为。相比行为树和 GOAP，HTN 的"推演"能力让 AI 行为更加智能和可预测。
4.3 机器人任务规划
服务机器人、工业机器人需要完成复杂的任务序列。HTN 的分层结构让机器人能够处理"打扫房间""准备晚餐"等高层指令，自动分解为底层的动作序列。
五、本专栏的内容规划
这是一个系统性介绍 HTN 规划的专栏。我计划按照以下顺序展开：
- 基础篇：HTN 的核心概念、STN 与 HTN 的区别、经典算法（TFD）
- 理论篇：不可判定性、表达能力、与经典规划的关系
- 实践篇：如何设计 HTN 领域、规划器介绍（SHOP2、PyHOP 等）
- 前沿篇：HTN 与时序规划的结合、混合规划方法、研究进展