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本文基于 AI Mind 项目真实实现整理。 GitHub： github.com/HWYD/ai-min… 对应代码版本： v0.1.1 AI Mind 是一个正在持续升级的 Next.js AI Chat 项目。它从最基础的本地聊天开始，逐步加入流式协议、工具调用、MCP、Skill 和 Agent 能力。 如果这篇文章或者 AI Mind 项目对你有所帮助，也欢迎到 GitHub 给项目点个 Star，这会是对我继续更新很大的鼓励。 很多 Agent 文章会默认走向一个方向：让模型自己规划、自己选工具、自己决定下一步，最好还能循环执行。但在这个版本里，我选择了一个更保守的方案： 不给 Tasklist Agent 无限自由，只在原有固定流程里增加一次受控的规划决策。 在 v0.1.0 中，AI Mind 已经有了第一个受控 Tasklist Agent：用户通过 /tasklist + @docs://versions/*.md 显式引用版本方案后，系统会读取方案、生成任务清单草稿、执行结构校验，并在必要时最多自动修正一次。 这个设计的好处是边界清楚：入口明确、资源明确、工具明确、自动修正次数也明确，普通聊天链路不会被 Agent 逻辑污染。 但它的问题也很明显：流程太固定。 如果版本方案信息不足、上下文缺失，或者用户输入已经超出 Tasklist Agent 的处理边界，v0.1.0 只能继续往下生成，或者直接失败。它缺少一个中间判断： 当前信息到底适不适合继续生成任务清单？ 所以 v0.1.1 的主题可以概括为：一次受控规划决策。它只在原有受控链路里增加一次规划决策（Planning Decision）：让模型在运行时白名单允许的 5 类动作中选择下一步。…

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