LOOP: A Plug-and-Play Neuro-Symbolic Framework for Enhancing Planning in Autonomous Systems

📄 arXiv: 2508.13371v1 📥 PDF

作者: Ronit Virwani, Ruchika Suryawanshi

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-18

备注: Submitted to IAAI-26

💡 一句话要点

提出LOOP框架以解决自主系统规划中的神经符号问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 神经符号规划 自主系统 图神经网络 因果记忆 多智能体系统 任务管理 自然语言理解 迭代优化

📋 核心要点

  1. 现有神经规划方法在复杂领域中表现不佳，常出现缺失前提和不一致目标等问题。
  2. LOOP框架通过迭代对话的方式整合神经和符号组件，提升规划的灵活性和准确性。
  3. 在六个标准IPC基准领域中，LOOP实现了85.8%的成功率，显著优于其他对比方法。

📝 摘要（中文）

规划是自主系统中的关键任务，任何小错误都可能导致重大失败或经济损失。现有的神经规划方法在复杂领域中表现不佳，常常产生缺失前提、不一致目标和幻觉等问题。尽管经典规划器提供逻辑保证，但缺乏现代自主系统所需的灵活性和自然语言理解能力。现有的神经符号方法通常采用一次性翻译，未能充分利用神经和符号组件的协同作用。为此，本文提出了LOOP，一个新颖的神经符号规划框架，将规划视为神经和符号组件之间的迭代对话，而非简单翻译。LOOP在六个标准IPC基准领域的评估中取得了85.8%的成功率，显著优于其他方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主系统规划中的神经符号方法的不足，现有方法常常在复杂任务中产生不准确的规划结果，缺乏灵活性和自然语言理解能力。

核心思路：LOOP框架的核心思想是将规划视为神经和符号组件之间的迭代对话，而非简单的翻译过程。这种设计使得两者能够在整个规划过程中相互作用，从而提高规划的可靠性和准确性。

技术框架：LOOP框架整合了13个协调的神经特征，包括图神经网络用于空间关系、多智能体验证以确保共识正确性、层次分解用于复杂任务管理，以及因果记忆从成功和失败中学习。整体流程包括生成PDDL规范、基于符号反馈进行迭代优化，并从执行轨迹中构建因果知识库。

关键创新：LOOP的主要创新在于其迭代对话机制，使得神经和符号组件能够在整个规划过程中进行有效沟通。这与现有方法的单向翻译模式形成了本质区别。

关键设计：LOOP的设计中包括多种神经网络结构，如图神经网络和多智能体系统，确保了空间关系和任务管理的有效性。此外，因果记忆的引入使得系统能够从历史执行中学习，进一步提升了规划的准确性和灵活性。

📊 实验亮点

在六个标准IPC基准领域中，LOOP框架实现了85.8%的成功率，相较于LLM+P的55.0%、LLM-as-Planner的19.2%和Tree-of-Thoughts的3.3%有显著提升。这表明LOOP在复杂规划任务中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

LOOP框架具有广泛的潜在应用场景，特别是在需要高可靠性和灵活性的自主系统中，如无人驾驶汽车、机器人任务规划和智能制造等领域。其创新的神经符号协同机制为未来的自主系统提供了更强的信任基础，能够有效应对复杂的现实世界任务。

📄 摘要（原文）

Planning is one of the most critical tasks in autonomous systems, where even a small error can lead to major failures or million-dollar losses. Current state-of-the-art neural planning approaches struggle with complex domains, producing plans with missing preconditions, inconsistent goals, and hallucinations. While classical planners provide logical guarantees, they lack the flexibility and natural language understanding capabilities needed for modern autonomous systems. Existing neuro-symbolic approaches use one-shot translation from natural language to formal plans, missing the opportunity for neural and symbolic components to work and refine solutions together. To address this gap, we develop LOOP -- a novel neuro-symbolic planning framework that treats planning as an iterative conversation between neural and symbolic components rather than simple translation. LOOP integrates 13 coordinated neural features including graph neural networks for spatial relationships, multi-agent validation for consensus-based correctness, hierarchical decomposition for complex task management, and causal memory that learns from both successes and failures. Unlike existing approaches, LOOP generates PDDL specifications, refines them iteratively based on symbolic feedback, and builds a causal knowledge base from execution traces. LOOP was evaluated on six standard IPC benchmark domains, where it achieved 85.8% success rate compared to LLM+P (55.0%), LLM-as-Planner (19.2%), and Tree-of-Thoughts (3.3%). This work shows that the key to reliable planning is not in choosing between neural networks or symbolic reasoners but it lies in making them actually ``talk'' to each other during the entire process. LOOP provides a thorough blueprint for building autonomous systems that can finally be trusted with critical real-world applications.