在人工智能领域，规划涉及生成一系列动作以达到特定的目标。斯坦福研究所问题求解器是自动规划中最具影响力的方法之一，我们通常称之为 STRIPS。STRIPS 于 20 世纪 60 年代末由 Richard Fikes 和 Nils Nilsson 在斯坦福研究所（现 SRI International）开发，它为现代 AI 规划系统中使用的许多概念奠定了基础。
虽然 STRIPS 是一个经典的符号 AI 范式，但在 2026 年的今天，随着 Agentic AI（自主智能体）和 LLM（大语言模型）的爆发，STRIPS 的核心思想正以一种全新的形式回归。在这篇文章中，我们将深入探讨 STRIPS 的核心概念，并结合最新的开发趋势，展示我们如何利用这一古老但强大的逻辑来构建现代智能系统。
目录
目录
- 什么是 STRIPS？
- STRIPS 在 2026：从符号主义到神经符号融合
- STRIPS 核心概念与代码实战
- 生产环境下的工程化实践与最佳实践
- 积木世界：STRIPS 的经典应用
- 局限性与演进
- 结论
什么是 STRIPS？
STRIPS 是一种用于表达规划问题的形式化语言，最初设计用于在可操作的环境中控制机器人的动作。它主要关注计划的自动生成，这些计划是一系列动作，使系统从初始状态过渡到预期的目标状态。在我们目前的很多底层系统中，这种“状态-动作-目标”的模型依然是基石。
STRIPS 的关键组成部分：
在我们深入代码之前，让我们先通过“我们”的视角来重新审视这些定义：
- 状态：这不仅仅是数据，它是世界在某一瞬间的快照。在 2026 年，我们通常将其实现为不可变数据结构或特定的向量表示。
- 目标：这是我们期望达到的最终条件集合。在现代 LLM 应用中，这往往被转化为提示词中的“成功标准”。
- 动作：STRIPS 中的每个动作都由三个组成部分来表征，这也是我们编写业务逻辑时的核心三要素：
– 前提条件：执行动作必须为真的条件。如果条件不满足，动作无法执行（避免系统崩溃）。
– 添加效果：执行动作后变为真的条件（新增事实）。
– 删除效果：执行动作后变为假的条件（清除旧事实）。
STRIPS 在 2026：从符号主义到神经符号融合
AI 中的 STRIPS：利用启发式和符号进行有效的问题求解
在深入细节之前，我们需要熟悉“启发式”和“符号”这两个术语。你可能已经注意到，现在的 AI 趋势正在从纯粹的深度学习回归到“符号主义”与“联结主义”的结合。
- 启发式： 是帮助我们在可行的时间内解决问题的技术。在 STRIPS 中，这通常指搜索算法（如 A*）中的代价估计。
- 符号： 是作为人类知识和 AI 系统之间媒介的表示。虽然向量Embedding很流行，但在需要严格逻辑推理的场景（如区块链交易、机器人控制）中，符号依然不可替代。
基本上，现代 AI 系统开始利用 STRIPS 的思想来增强 LLM 的推理能力：
- STRIPS 利用符号来表示知识，以便系统能够处理传入的数据。
- STRIPS 利用逻辑推理，以便在符号之间建立适当的关系。
- 我们正在看到一种趋势，即利用 LLM 将自然语言转换为 STRIPS 形式的定义，然后由传统的规划器执行，最后再将结果翻译回自然语言。
Agentic AI 与规划：STRIPS 的新生命
在 2026 年，最激动人心的技术趋势之一是 Agentic AI。智能体不再只是生成文本，而是执行动作。这正是 STRIPS 大显身手的地方。我们在构建自主智能体时，实际上是在构建一个增强版的 STRIPS 系统。
我们的开发范式也正在改变，也就是所谓的 Vibe Coding（氛围编程）。当我们使用 Cursor 或 Windsurf 等现代 IDE 时，我们不仅是在写代码，我们是在与 AI 结对编程。我们描述目标（Goal），AI 辅助我们定义状态和动作。
现代 STRIPS 工作流：多模态与协作
在我们的实际项目中，开发流程已经演变为：
- 需求分析：使用自然语言定义目标。
- 形式化：利用 LLM 将需求转化为 STRIPS 谓词。
- 执行：运行规划器。
- 验证：基于云的实时协作环境验证状态转移。
STRIPS 核心概念与代码实战
STRIPS 在 AI 中如何工作？
STRIPS 算法通过维护一个描述世界状态的谓词数据库来运行。让我们来看一个实际的例子。为了让你更好地理解，我们将编写一个简化的、生产级风格的 Python 类来演示这一过程。
在代码中，我们将重点关注以下几点，这些也是我们在企业级开发中必须考虑的：
- 不可变性：状态变更应产生新状态，而非修改旧状态（这有助于并发和回溯）。
- 类型安全：使用类型注解确保逻辑清晰。
- 原子性：动作要么完全执行，要么不执行。
from typing import List, Dict, Callable, Set, Optional
from dataclasses import dataclass
from copy import deepcopy
import logging
# 配置日志，这在现代 DevOps 中是必不可少的
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass(frozen=True)
class State:
"""表示世界状态的不可变对象。使用 frozen=True 确保线程安全和状态回溯。"""
facts: frozenset[str]
def holds(self, fact: str) -> bool:
"""检查某个事实在当前状态是否为真。"""
return fact in self.facts
def apply(self, action: ‘Action‘) -> Optional[‘State‘]:
"""应用动作生成新状态。如果前提条件不满足，返回 None。"""
# 检查前提条件
for pre in action.preconditions:
if not self.holds(pre):
logger.warning(f"动作 {action.name} 执行失败：缺少前提条件 {pre}")
return None
# 计算新状态
new_facts = set(self.facts)
# 删除效果
for del_effect in action.delete_effects:
if del_effect in new_facts:
new_facts.remove(del_effect)
# 添加效果
for add_effect in action.add_effects:
new_facts.add(add_effect)
return State(facts=frozenset(new_facts))
@dataclass
class Action:
"""STRIPS 动作定义。"""
name: str
preconditions: List[str]
add_effects: List[str]
delete_effects: List[str]
def __str__(self) -> str:
return f"Action[{self.name}]"
class STRIPSPlanner:
"""简化的 STRIPS 规划器，实现前向搜索。"""
def __init__(self, actions: List[Action]):
self.actions = actions
self.visited_states: Set[int] = set() # 防止状态循环
def plan(self, initial_state: State, goal_state_facts: List[str]) -> Optional[List[Action]]:
"""使用递归搜索找到从初始状态到目标的动作序列。"""
logger.info(f"开始规划：初始状态包含 {len(initial_state.facts)} 个事实")
return self._search(initial_state, goal_state_facts, [])
def _search(self, current_state: State, goals: List[str], path: List[Action]) -> Optional[List[Action]]:
# 目标检测
if all(current_state.holds(g) for g in goals):
return path
# 简单的循环检测（在实际生产中应使用更复杂的状态哈希优化）
state_hash = hash(current_state.facts)
if state_hash in self.visited_states:
return None
self.visited_states.add(state_hash)
# 尝试所有可用动作（启发式选择可以优化这里）
for action in self.actions:
next_state = current_state.apply(action)
if next_state:
result = self._search(next_state, goals, path + [action])
if result:
return result
return None
生产环境下的工程化实践与最佳实践
在我们最近的一个项目中，我们将上述逻辑应用于一个复杂的云资源编排系统。你可能会遇到这样的情况：你的 STRIPS 规划器在状态空间较小时运行良好，但随着问题规模扩大，它变得极慢。这就是“状态爆炸”问题。
#### 性能优化与容灾策略
- 状态压缩与哈希：在上述代码中，我们使用了
frozenset。在 2026 年的架构中，如果状态空间极大，我们可能会使用向量数据库来存储状态嵌入，通过相似度搜索来快速剪枝。 - 分层规划：不要试图一次性解决所有问题。我们将目标分解为子目标。例如，先规划“连接数据库”，再规划“执行查询”。
- 监控与可观测性：
在调试 STRIPS 规划器时，最痛苦的是不知道规划器为何卡死。我们集成了 OpenTelemetry 来追踪 _search 的递归深度和分支因子。如果递归深度超过阈值，我们会强制中断并返回“无法规划”的响应，防止资源耗尽。
#### 常见陷阱：我们踩过的坑
- 副作用未定义：在代码中一定要明确定义 INLINECODEeacb1050。很多初学者只写 INLINECODEac05eb5a，导致积木“凭空出现”或“不可摧毁”。
- 前提条件过松：动作太容易触发会导致搜索空间指数级膨胀。尽量使动作具有特异性。
积木世界：STRIPS 的经典应用
让我们回到经典的积木堆叠问题，但使用我们刚刚构建的代码框架来演示。这展示了我们如何将理论转化为可运行的工程代码。
问题陈述：给定三个标记为 A、B 和 C 的积木，目标是把积木 A 堆在积木 B 上，并把积木 B 堆在积木 C 上。
初始状态与目标定义
我们需要定义我们的“世界”：
# 定义积木世界的动作
# 为了简化，我们假设只有“移动 X 到 Y 上”这一种动作
# 前提：X 必须是空闲的，Y 必须是空闲的
move_action = Action(
name="Move",
preconditions=["CLEAR(X)", "CLEAR(Y)", "ON_TABLE(X)"], # 简化版前提
add_effects=["ON(X, Y)", "CLEAR(Z)"], # Z 之前在 Y 上，现在 X 在 Y 上，Z 变为空闲 (逻辑需细化)
delete_effects=["ON_TABLE(X)", "CLEAR(Y)"] # X 离开桌子，Y 不再空闲
)
# 注意：真实积木世界的定义更复杂，需要处理 Hand(机械手) 状态等。
# 这里为了演示代码流程，我们简化了逻辑。
初始状态表示
# 初始状态: A, B, C 都在桌子上，且都空闲
initial_facts = frozenset([
"ON_TABLE(A)", "CLEAR(A)",
"ON_TABLE(B)", "CLEAR(B)",
"ON_TABLE(C)", "CLEAR(C)"
])
initial_state = State(facts=initial_facts)
# 目标状态
# 我们想要 A 在 B 上，B 在 C 上
# 这暗示了一些隐含条件，但 STRIPS 只关心显式指定的目标
goal_facts = ["ON(A, B)", "ON(B, C)"]
print(f"初始状态: {initial_state.facts}")
print(f"目标条件: {goal_facts}")
执行规划
现在，让我们看看如何利用 AI 辅助工作流来运行这个系统。如果我们在 Windsurf 或 Cursor 中，我们可以直接问 AI：“帮我完善上面的 Move 动作定义，使其处理积木 Z 在 Y 上的情况”。
对于这个例子，让我们手动定义更精确的动作集来模拟实际规划过程。我们将定义一个具体的动作 Stack(A, B)（把 A 放在 B 上）。
# 定义 Stack 动作: 把 X 放到 Y 上
# 前提: X 必须是空闲的, Y 必须是空闲的 (这里简化为 Y上面没东西)
def get_stack_action(x, y):
return Action(
name=f"Stack({x}, {y})",
preconditions=[
f"ON_TABLE({x})", f"CLEAR({x})", # X在桌上且空闲
f"CLEAR({y})" # Y是空闲的
],
add_effects=[
f"ON({x}, {y})", # X 现在在 Y 上
f"CLEAR(PLACE_HOLDER)" # 原本 X 在桌子上的位置现在空了（简化逻辑）
],
delete_effects=[
f"ON_TABLE({x})", # X 不在桌子上了
f"CLEAR({y})" # Y 不再是空闲的
]
)n
# 为了让代码运行，我们需要根据上面的逻辑更新 State 的 apply 方法或定义好动作
# 这里的 Stack 动作是一个非常基础的实现
stack_a_on_b = Action(
name="Stack(A, B)",
preconditions=["ON_TABLE(A)", "CLEAR(A)", "CLEAR(B)"],
add_effects=["ON(A, B)"],
delete_effects=["ON_TABLE(A)", "CLEAR(B)"]
)
stack_b_on_c = Action(
name="Stack(B, C)",
preconditions=["ON_TABLE(B)", "CLEAR(B)", "CLEAR(C)"],
add_effects=["ON(B, C)"],
delete_effects=["ON_TABLE(B)", "CLEAR(C)"]
)
# 在这个简单的场景中，我们假设动作是顺序执行的，且处理了中间状态
# 实际上，如果 Stack(B, C) 先发生，A 在 B 上的状态可能会变得复杂（世界模型的维护是难点）
planner = STRIPSPlanner(actions=[stack_a_on_b, stack_b_on_c])
plan = planner.plan(initial_state, goal_facts)
if plan:
print("
找到规划步骤:")
for step, action in enumerate(plan, 1):
print(f"{step}. {action.name}")
else:
print("
未找到解决方案。检查动作定义的完备性。")
STRIPS 的应用
STRIPS 虽然古老，但在 2026 年依然有广泛的应用场景，尤其是当确定性至关重要时：
- 机器人流程自动化 (RPA)：在企业级软件中，我们要模拟点击按钮、填写表单。每一个 UI 操作都是一个 STRIPS 动作。
- DevOps 与编排：Kubernetes 的 Operator 模式本质上是 STRIPS 的应用——将当前集群状态 reconcile 到期望状态。
- 游戏 AI：NPC 的行为树规划。
局限性与演进
STRIPS 并非万能钥匙。我们在实际使用中遇到了以下局限性：
- 缺乏表达力：它难以表达“时间”或“概率”（例如，“有 80% 的概率移动成功”）。这促使了 PDDL（规划领域定义语言）和概率规划（如 MDP）的发展。
- 符号接地问题：如何从现实世界自动生成准确的
State.facts？这正是 2026 年的计算机视觉和多模态 LLM 所要解决的问题。
在 2026 年，我们正在见证 神经符号 AI 的崛起。我们使用 LLM 来理解模糊的人类指令（“把房间整理一下”），将其转换为精确的 STRIPS 目标，然后利用传统的规划器执行，最后再由 LLM 验证结果。这种结合既利用了神经网络的泛化能力，又保留了符号推理的严谨性。
结论
STRIPS 是 AI 历史上的一个里程碑，它教会了我们如何通过状态、动作和目标来形式化问题。作为开发者，我们在 2026 年构建智能系统时，依然站在 STRIPS 的肩膀上。无论是构建自主 Agent，还是设计复杂的业务工作流，理解 STRIPS 都能帮助我们写出更健壮、更具逻辑性的代码。
我们鼓励你在下一个项目中尝试这种思维模式：定义你的状态，明确你的动作，让你的代码像规划器一样思考。结合现代的 AI 辅助开发工具，你会发现，这种经典的 AI 范式正焕发出前所未有的活力。