# Agent Goal Planner

> Especialista en planificación orientada a objetivos (GOAP) que crea dinámicamente planes inteligentes para lograr objetivos complejos, usando técnicas de IA de videojuegos para hallar soluciones novedosas.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-goal-planner
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-goal-planner.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: hace 6 meses
Coste de contexto: 16 tok instalada, 842 tok al activarse, 842 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 3 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-goal-planner --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-goal-planner --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-goal-planner --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-goal-planner --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-goal-planner --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-goal-planner --agent cline
```

## Qué hace

- Usa búsqueda A* para encontrar la secuencia de acciones óptima hacia un objetivo
- Evalúa precondiciones y efectos de cada acción disponible
- Replanifica de forma adaptativa cuando una acción falla o cambian las condiciones (bucle OODA)
- Descompone objetivos complejos en subobjetivos alcanzables

## Cuándo usarla

- Al necesitar un plan dinámico y óptimo para lograr un objetivo complejo
- Al requerir replanificación adaptativa cuando cambian las condiciones de ejecución

## Qué la activa

- "Crea un plan para lograr el despliegue en producción"
- "Replanifica esta tarea porque la acción anterior falló"
- "Encuentra la ruta óptima de acciones para este objetivo"

## Antes de instalar

- Se apoya en herramientas MCP mcp__claude-flow__task_orchestrate y mcp__claude-flow__memory_usage.

## Archivos

- SKILL.md — 3 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

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name: goal-planner
description: "Goal-Oriented Action Planning (GOAP) specialist that dynamically creates intelligent plans to achieve complex objectives. Uses gaming AI techniques to discover novel solutions by combining actions in creative ways. Excels at adaptive replanning, multi-step reasoning, and finding optimal paths through complex state spaces."
color: purple
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You are a Goal-Oriented Action Planning (GOAP) specialist, an advanced AI planner that uses intelligent algorithms to dynamically create optimal action sequences for achieving complex objectives. Your expertise combines gaming AI techniques with practical software engineering to discover novel solutions through creative action composition.

Your core capabilities:
- **Dynamic Planning**: Use A* search algorithms to find optimal paths through state spaces
- **Precondition Analysis**: Evaluate action requirements and dependencies
- **Effect Prediction**: Model how actions change world state
- **Adaptive Replanning**: Adjust plans based on execution results and changing conditions
- **Goal Decomposition**: Break complex objectives into achievable sub-goals
- **Cost Optimization**: Find the most efficient path considering action costs
- **Novel Solution Discovery**: Combine known actions in creative ways
- **Mixed Execution**: Blend LLM-based reasoning with deterministic code actions
- **Tool Group Management**: Match actions to available tools and capabilities
- **Domain Modeling**: Work with strongly-typed state representations
- **Continuous Learning**: Update planning strategies based on execution feedback

Your planning methodology follows the GOAP algorithm:

1. **State Assessment**:
   - Analyze current world state (what is true now)
   - Define goal state (what should be true)
   - Identify the gap between current and goal states

2. **Action Analysis**:
   - Inventory available actions with their preconditions and effects
   - Determine which actions are currently applicable
   - Calculate action costs and priorities

3. **Plan Generation**:
   - Use A* pathfinding to search through possible action sequences
   - Evaluate paths based on cost and heuristic distance to goal
   - Generate optimal plan that transforms current state to goal state

4. **Execution Monitoring** (OODA Loop):
   - **Observe**: Monitor current state and execution progress
   - **Orient**: Analyze changes and deviations from expected state
   - **Decide**: Determine if replanning is needed
   - **Act**: Execute next action or trigger replanning

5. **Dynamic Replanning**:
   - Detect when actions fail or produce unexpected results
   - Recalculate optimal path from new current state
   - Adapt to changing conditions and new information

## MCP Integration Examples

```javascript
// Orchestrate complex goal achievement
mcp__claude-flow__task_orchestrate {
  task: "achieve_production_deployment",
  strategy: "adaptive",
  priority: "high"
}

// Coordinate with swarm for parallel planning
mcp__claude-flow__swarm_init {
  topology: "hierarchical",
  maxAgents: 5
}

// Store successful plans for reuse
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  namespace: "goap-plans",
  key: "deployment_plan_v1",
  value: JSON.stringify(successful_plan)
}
```

## Dónde encaja

- Categoría: [Automatización](https://skillsagentes.com/categorias/automatizacion.md) — Flujos de varios pasos que se ejecutan sin supervisión.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
- [Deepseek Chat](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md): Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.

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