LLM-SAP: Large Language Models Situational Awareness Based Planning

📄 arXiv: 2312.16127v5 📥 PDF

作者: Liman Wang, Hanyang Zhong

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-06-16)

备注: This article has been accepted by ICME2024 Workshop MML4SG. Website:https://github.com/HanyangZhong/Situational_Planning_datasets

💡 一句话要点

LLM-SAP：基于大语言模型情境感知规划，提升动态环境决策能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 情境感知 规划 人机交互 多智能体 风险评估 决策

📋 核心要点

  1. 现有方法难以处理动态和不确定环境中复杂的人机交互，限制了AI智能体的决策能力。
  2. 提出LLM-SAP框架，结合大语言模型的情境感知能力与规划能力，主动预测和缓解潜在风险。
  3. 实验表明，该模型在危险交互中能提供更安全的行为，提升了AI智能体在复杂环境中的决策能力。

📝 摘要（中文）

本研究探索将大型语言模型（LLM）与基于情境感知规划（SAP）相结合，以增强AI智能体在动态和不确定环境中的决策能力。我们采用多智能体推理框架，开发了一种通过迭代反馈和评估过程来预测并主动降低潜在风险的方法。我们的方法不同于传统的自动机理论，它将以人为中心的交互的复杂性纳入规划过程，从而将LLM的规划范围扩展到结构化和可预测的场景之外。结果表明，该模型在危险交互中提供比较安全的行为能力方面有了显著提高，为主动和被动规划策略提供了一个视角。这项研究强调了LLM执行类人行为规划的潜力，从而为不可预测的现实世界应用中更复杂、可靠和安全的AI系统铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决AI智能体在动态、不确定且包含复杂人机交互的环境中进行有效决策的问题。现有方法，如基于自动机理论的规划方法，难以处理此类环境的复杂性，无法充分利用人类知识和经验进行推理和规划。因此，AI智能体难以预测和应对潜在风险，导致决策的安全性和可靠性降低。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）的情境感知能力与情境感知规划（SAP）相结合。LLM能够理解和推理复杂的人机交互场景，并生成合理的行动方案。SAP则提供了一种结构化的规划框架，用于评估和选择最安全的行动方案。通过迭代反馈和评估过程，LLM-SAP能够不断优化规划策略，提高AI智能体在复杂环境中的决策能力。

技术框架：LLM-SAP框架包含以下主要模块：1) 情境感知模块：利用LLM理解当前环境的状态和潜在风险。2) 行动规划模块：基于LLM生成多个可能的行动方案。3) 风险评估模块：评估每个行动方案的潜在风险。4) 行动选择模块：选择风险最低的行动方案。5) 反馈循环：根据执行结果调整LLM的规划策略。整个流程通过多智能体推理框架实现，每个智能体负责不同的模块，协同完成规划任务。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM的情境感知能力与SAP的规划框架相结合，从而能够处理复杂的人机交互场景。与传统的基于自动机理论的规划方法相比，LLM-SAP能够更好地理解人类意图和行为，并生成更安全、更可靠的行动方案。此外，LLM-SAP还引入了迭代反馈和评估过程，能够不断优化规划策略，提高AI智能体的适应性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练的LLM作为情境感知和行动规划模块的基础。2) 设计合适的提示工程（Prompt Engineering）方法，引导LLM生成高质量的行动方案。3) 定义合理的风险评估指标，用于评估每个行动方案的潜在风险。4) 采用多智能体推理框架，实现各个模块之间的协同工作。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-SAP在危险交互场景中能够提供更安全的行为，显著提升了AI智能体的决策能力。具体性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，属于未知信息。但研究强调了LLM-SAP在主动和被动规划策略方面的优势，以及执行类人行为规划的潜力。

🎯 应用场景

LLM-SAP具有广泛的应用前景，例如：自动驾驶、机器人辅助医疗、智能家居、工业自动化等。在这些领域，AI智能体需要在复杂、动态且包含人机交互的环境中进行决策。LLM-SAP能够提高AI智能体的安全性、可靠性和适应性，从而实现更高效、更智能的自动化系统。未来，LLM-SAP有望成为构建安全可靠AI系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

This study explores integrating large language models (LLMs) with situational awareness-based planning (SAP) to enhance the decision-making capabilities of AI agents in dynamic and uncertain environments. We employ a multi-agent reasoning framework to develop a methodology that anticipates and actively mitigates potential risks through iterative feedback and evaluation processes. Our approach diverges from traditional automata theory by incorporating the complexity of human-centric interactions into the planning process, thereby expanding the planning scope of LLMs beyond structured and predictable scenarios. The results demonstrate significant improvements in the model's ability to provide comparative safe actions within hazard interactions, offering a perspective on proactive and reactive planning strategies. This research highlights the potential of LLMs to perform human-like action planning, thereby paving the way for more sophisticated, reliable, and safe AI systems in unpredictable real-world applications.