智慧規劃是人工智慧的一個分支，其關注的是實現策略或動作序列，通常為了處理智慧代理、自主機器人和無人駕駛車輛。不同於古典控制和分類問題，解決方案是複雜的，並且必須被發現和最佳化在多維空間。規劃也與決策理論相關。
在已知環境中通過可用的模型、規劃可以離線完成。解決方案在執行之前可以被建立和評估。在動態未知環境中，策略常常需要線上修訂。必須使模型和策略適應。解決方案採用迭代試差過程經常出現在人工智慧中。這些包括動態編程，強化學習和組合最佳化。用來描述計劃和排程的語言通常被稱為動作語言。
