概述
決定行動步驟的過程或技術，是人工智能中問題求解的重要組成部分，有時也稱規劃。行動計劃一般可分單級行動計劃、多級行動計劃、劇本型行動計劃和機遇型行動計劃等幾種基本方式。
單級行動計劃不分層次的行動計劃。制訂行動計劃時針對每一個目标展開相應的解題動作序列，可以用問題歸約技術,也可以用手段-目的分析技術。單級行動計劃的主要缺點是事無巨細、主次不分，計算工作量大。有時，一些非關鍵性細節會使計劃編制不能順利進行。對于複雜的問題，一般采用多級行動計劃。
多級行動計劃分若幹層次的行動計劃。基本思想與結構化程序設計類似,即遵循自頂向下,逐步具體的原則。計劃是以抽象形式表示的概略的輪廓計劃開始，而在最低級階段，就必須以具體形式提出可直接執行的計劃細節。早期的通用解題程序GPS已孕育了分級行動計劃的思想。70年代以後，多級行動計劃技術進一步在機器人作業設計系統、技工培訓專家系統、遺傳工程試驗設計系統等方面得到了應用和發展。
内容
劇本型行動計劃在制訂行動計劃時啟用預先存儲于計算機内的一組計劃綱要。它與多級行動計劃中運用輪廓計劃逐步細化的不同處在于，這些綱要是事先存儲并通過觸發程序啟用的，模拟人對過去經驗的回憶和運用；而輪廓計劃則是在計劃制訂中由機器生成的。劇本型行動計劃一般分為兩個階段：首先根據給定問題的性質找出适用的計劃綱要；然後在計劃綱要中填入适用于特定問題域的解題算子，這個過程稱為例示，需要運用大量知識，劇本型行動計劃即因此得名（見框架型表示方式）。分子生物學的實驗設計，如脫氧核糖核酸定序問題、限制酶切割部位問題，已開始采用劇本型行動計劃的技術。
機遇型行動計劃人在制訂行動計劃時是否有合适的機會，有時會成為決定性因素。日常生活中也不乏這樣的例子。例如為了消磨轉車等候時間而理發，下班路過而順便買菜。提出機遇型行動計劃首先是為了在特定條件下研究人的認知模型，并為問題求解提供新的技術。
搜索與子問題的交互作用行動計劃的一個基本問題仍然是限制搜索，高效地找出能實現給定目标的解題步驟。子問題的交互作用會增加搜索的困難。例如，粉刷房間可歸結為粉刷天花闆、粉刷牆壁和油漆地闆等幾個子問題，這些子問題之間存在交互作用，行動計劃時就要正确處理它們的順序，否則就會使解題産生混亂。
