自動計画器は一般に、外界の初期状態、目標とされる最終状態、とりうるアクションの集合という3つの入力を必要とする。これらは
STRIPS のような形式言語で符号化される。自動計画器は初期状態から最終状態へと状態を変化させる一連のアクションの計画を生成する。計画問題を記述する他の言語としては
階層型タスクネットワーク (HTN) があり、タスクを階層的に細分化することで一連の基本的アクションの計画を生成する。
自動計画の難しさのレベルは前提の単純化(時間の単位、各アクションにかかる時間の決定性、観測可能性)をどの程度行うかに依存する。古典的な自動計画器はなるべく前提を単純化しており、よく研究されている。主な技法としては、状態空間探索における
前向き連鎖や
後向き連鎖があり、条件間の関係についての知識を利用することで強化したり(
Graphplan)、問題に固有の
ヒューリスティックを用いたり、計画空間を探索したり、命題充足可能性問題に変換したり(
Satplan)といったものがある。