Make Planning Research Rigorous Again!

📄 arXiv: 2505.21674v1 📥 PDF

作者: Michael Katz, Harsha Kokel, Christian Muise, Shirin Sohrabi, Sarath Sreedharan

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

强调严谨性：将传统规划的经验融入大语言模型规划，避免重复错误。

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

关键词: 大型语言模型 自动化规划 规划器设计 严谨性 知识融合

📋 核心要点

  1. 当前基于大型语言模型（LLM）的规划研究存在缺乏严谨设计和评估的问题，容易重蹈传统规划领域已知的覆辙。
  2. 论文主张将传统自动化规划领域的经验、工具和数据融入LLM规划器的设计和评估中，以加速LLM规划器的开发。
  3. 通过避免传统规划中已知的缺陷，可以显著提升LLM规划器的性能和规划领域的整体进展。

📝 摘要（中文）

自规划领域诞生六十多年以来，它在构建能够解决前所未见的规划问题的规划软件的理论和实践方面做出了重大贡献。这是通过对规划系统进行严格设计和评估的既定实践来实现的。我们的立场是，这种严谨性应该应用于当前基于大型语言模型进行规划工作的趋势。一种方法是将自动化规划社区的见解、工具和数据正确地融入到基于LLM的规划器的设计和评估中。规划社区的经验和专业知识不仅仅具有历史意义；从中吸取的教训可以在加速基于LLM的规划器的开发中发挥关键作用。鉴于最近大量的工作重复和传播了规划社区已经遇到并从中吸取教训的相同缺陷，这一立场尤为重要。我们相信，避免这些已知的缺陷将极大地促进基于LLM的规划器以及一般规划的进展。

🔬 方法详解

问题定义：论文关注的是如何提升基于大型语言模型（LLM）的规划器的性能和可靠性。现有方法，即直接使用LLM进行规划，容易忽略传统规划领域积累的经验和教训，导致重复犯错，例如效率低下、解的质量差等问题。这些问题在传统规划领域已经被深入研究并有相应的解决方案。

核心思路：论文的核心思路是将传统自动化规划领域的知识、工具和数据融入到LLM规划器的设计和评估中。这意味着LLM规划器应该借鉴传统规划算法的优点，例如启发式搜索、状态空间表示等，并且使用传统规划领域的数据集和评估指标来验证其性能。通过这种方式，可以避免LLM规划器重复犯错，并加速其发展。

技术框架：论文并没有提出一个具体的LLM规划器架构，而是强调了一种设计和评估LLM规划器的方法论。这种方法论包括以下几个关键步骤：1) 深入研究传统规划领域的知识和工具；2) 将这些知识和工具融入到LLM规划器的设计中；3) 使用传统规划领域的数据集和评估指标来评估LLM规划器的性能。具体的技术框架取决于所选择的LLM和所要解决的规划问题。

关键创新：论文的主要创新在于其强调了将传统规划领域的知识融入到LLM规划器设计中的重要性。虽然LLM在很多任务上表现出色，但在规划领域，它仍然需要借鉴传统规划算法的优点才能达到更高的性能和可靠性。这种思想避免了盲目地使用LLM，而是更加注重结合领域知识来解决问题。

关键设计：论文没有提供具体的参数设置或网络结构，因为它强调的是一种方法论而不是一个具体的算法。关键的设计在于如何将传统规划算法的组件（例如启发式函数、状态空间表示）有效地融入到LLM中。这可能涉及到使用LLM来学习启发式函数，或者使用LLM来生成状态空间表示，然后使用传统的规划算法进行搜索。具体的设计取决于所选择的LLM和所要解决的规划问题。

📊 实验亮点

由于该论文主要关注方法论，因此没有提供具体的实验结果。其亮点在于强调了将传统规划领域的知识融入到LLM规划器设计中的重要性，并指出当前LLM规划研究中存在的重复犯错问题。未来的研究可以通过实验来验证这种方法论的有效性，例如，比较使用和不使用传统规划知识的LLM规划器的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、游戏AI、任务调度、供应链管理等。通过提升LLM规划器的性能和可靠性，可以使其在这些领域发挥更大的作用。例如，在机器人导航中，LLM规划器可以帮助机器人规划出更高效、更安全的路径。在供应链管理中，LLM规划器可以帮助企业优化库存和物流。

📄 摘要（原文）

In over sixty years since its inception, the field of planning has made significant contributions to both the theory and practice of building planning software that can solve a never-before-seen planning problem. This was done through established practices of rigorous design and evaluation of planning systems. It is our position that this rigor should be applied to the current trend of work on planning with large language models. One way to do so is by correctly incorporating the insights, tools, and data from the automated planning community into the design and evaluation of LLM-based planners. The experience and expertise of the planning community are not just important from a historical perspective; the lessons learned could play a crucial role in accelerating the development of LLM-based planners. This position is particularly important in light of the abundance of recent works that replicate and propagate the same pitfalls that the planning community has encountered and learned from. We believe that avoiding such known pitfalls will contribute greatly to the progress in building LLM-based planners and to planning in general.