A Roadmap to Guide the Integration of LLMs in Hierarchical Planning

📄 arXiv: 2501.08068v2 📥 PDF

作者: Israel Puerta-Merino, Carlos Núñez-Molina, Pablo Mesejo, Juan Fernández-Olivares

分类: cs.AI

发布日期: 2025-01-14 (更新: 2025-11-22)

备注: 5 pages, 0 figures, to be published in the AAAI Workshop on Planning in the Era of LLMs ( https://llmforplanning.github.io )

💡 一句话要点

提出LLM融入层级规划的路线图，并构建基准数据集与初步实验。

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

关键词: 层级规划 大型语言模型 自动规划 知识表示 推理 基准数据集 机器人 智能体

📋 核心要点

  1. 层级规划（HP）是自动规划的重要分支，但现有方法难以有效利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力。
  2. 论文提出将LLM融入HP的路线图，并构建了包含集成方法分类的框架，旨在充分发挥LLM在HP中的潜力。
  3. 论文构建了标准化的基准数据集，并对现有HP规划器和LLM规划器进行了初步评估，为未来研究提供基线。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的最新进展正在推动其融入包括自动规划（AP）在内的多个推理相关领域。然而，它们在层级规划（HP）中的集成，即利用层级知识来提高规划性能的AP子领域，在很大程度上仍未被探索。在这项初步工作中，我们提出了一个路线图，以解决这一差距并利用LLM在HP中的潜力。为此，我们提出了一个集成方法分类，探讨了LLM如何在HP生命周期中被利用。此外，我们提供了一个带有标准化数据集的基准，用于评估未来基于LLM的HP方法的性能，并展示了最先进的HP规划器和LLM规划器的初步结果。正如预期的那样，后者表现出有限的性能（3%的正确计划，没有一个具有正确的层级分解），但为未来的方法提供了一个有价值的基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效集成大型语言模型（LLM）到层级规划（HP）中的问题。现有的HP方法通常依赖于预定义的领域知识和规则，难以利用LLM的通用知识和推理能力。这限制了HP在复杂和动态环境中的应用，并且缺乏标准化的评估基准。

核心思路：论文的核心思路是提供一个系统性的路线图，指导LLM在HP生命周期中的集成。通过对LLM在HP中不同阶段的潜在应用进行分类，并提供标准化的基准数据集，促进该领域的研究和发展。这种方法旨在弥合LLM和HP之间的差距，充分利用两者的优势。

技术框架：论文提出了一个包含以下主要部分的框架：1) LLM集成方法的分类，涵盖了HP生命周期的各个阶段，例如问题建模、领域知识获取、规划过程优化等；2) 标准化的基准数据集，用于评估基于LLM的HP方法的性能；3) 初步实验，使用现有的HP规划器和LLM规划器作为基线，评估其在基准数据集上的表现。

关键创新：论文的主要创新在于提出了一个将LLM集成到HP中的系统性路线图，并构建了标准化的评估基准。与现有方法相比，该路线图更加全面和系统，涵盖了HP生命周期的各个阶段，并提供了具体的集成方法建议。标准化的基准数据集为未来的研究提供了一个公平的评估平台。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 集成方法分类的详细划分，考虑了LLM在HP不同阶段的不同作用；2) 基准数据集的设计，包含了多种类型的HP问题，并提供了标准化的评估指标；3) 初步实验的设置，选择了具有代表性的HP规划器和LLM规划器作为基线，并进行了详细的性能分析。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的LLM规划器在HP任务上的性能有限，仅能生成3%的正确计划，且没有一个计划具有正确的层级分解。这表明将LLM直接应用于HP任务仍然面临挑战，需要进一步的研究和改进。然而，这些初步结果为未来的研究提供了一个有价值的基线，并突出了LLM在HP中的潜在价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、游戏AI、智能制造等领域。通过将LLM融入层级规划，可以使智能体在复杂环境中进行更高效、更灵活的规划和决策。例如，机器人可以利用LLM的知识和推理能力，更好地理解任务目标，并生成合理的层级规划，从而完成复杂的任务。未来，该研究有望推动自动规划技术在实际应用中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) are fostering their integration into several reasoning-related fields, including Automated Planning (AP). However, their integration into Hierarchical Planning (HP), a subfield of AP that leverages hierarchical knowledge to enhance planning performance, remains largely unexplored. In this preliminary work, we propose a roadmap to address this gap and harness the potential of LLMs for HP. To this end, we present a taxonomy of integration methods, exploring how LLMs can be utilized within the HP life cycle. Additionally, we provide a benchmark with a standardized dataset for evaluating the performance of future LLM-based HP approaches, and present initial results for a state-of-the-art HP planner and LLM planner. As expected, the latter exhibits limited performance (3\% correct plans, and none with a correct hierarchical decomposition) but serves as a valuable baseline for future approaches.