PASinstruction.md

plan_and_solve/
├── models.py
├── harness.py
├── tools.py
├── planner.py
├── executor.py
├── agent.py
├── demo.py
└── README.md

文件	职责
models.py	定义跨模块共享的 dataclass：Plan、Step、Action、Observation、AgentDecision。不包含执行逻辑。
harness.py	提供通用 Agent 运行循环：接收 Agent Decision，执行 Action，生成 Observation，再交回 Agent。不了解 Plan-and-Solve 的具体规划逻辑。
tools.py	定义最小 Tool 抽象、Tool Registry，以及 calculator、read_file 两个工具实现。
planner.py	将用户任务转换为结构化 Plan → Step → Action。Prototype v1 可采用规则解析，后续替换为 LLM Provider 而不影响 Executor 或 Harness。
executor.py	真正执行 Step.action：按工具名从 Registry 获取 Tool，执行后返回标准 Observation。不调用 LLM 解释步骤。
agent.py	PlanSolveAgent 实现 Agent Mode 决策逻辑：创建计划、选择下一 Step、根据 Observation 更新 Step 和 Context、形成最终答案。
demo.py	组装 Harness、Tools 和 PlanSolveAgent，运行数学、读取文件、文件不存在三个场景。
README.md	说明运行方式、架构边界、目前 Prototype 的能力和限制。

建议第一版保持扁平目录，而不要过早拆出 models/、tools/ 等子包：当前每个职责仅一个小模块，拆包会增加导入和协作复杂度。等出现多个 Tool、多个 Planner 策略或多个 Mode 后，再演进为：

agent_core/
├── models/
├── harness/
├── tools/
└── modes/
    └── plan_solve/

当前结构保留了未来拆分边界：harness.py 是通用层，agent.py + planner.py + executor.py 是 Plan-and-Solve Mode 层，tools.py 是可共享能力层。