人工智能规划通过搜索、优化与强化学习等方法，将任务目标转化为满足约束与合规的动作序列，并在分层架构中实现从高层任务分解到低层路径与控制的闭环；新一代大语言模型结合工具调用与知识图谱，增强流程编排与通用任务规划，但需规则护栏与评估确保鲁棒性；工程落地实践强调在线再规划、安全盾牌与多指标评估，国内外产品分别在优化采样融合与合规工程化方面形成优势，未来将沿世界模型、多智能体协同与规划中台方向演进。