CausalPlan: Empowering Efficient LLM Multi-Agent Collaboration Through Causality-Driven Planning

📄 arXiv: 2508.13721v1 📥 PDF

作者: Minh Hoang Nguyen, Van Dai Do, Dung Nguyen, Thin Nguyen, Hung Le

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出CausalPlan以解决LLM多智能体协作中的因果推理问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果推理 多智能体系统 大型语言模型 协作机器人 动态环境 结构因果行动 决策支持 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有的LLM智能体在协作任务中常常产生因果无效的行为，影响其在动态环境中的表现。
  2. CausalPlan通过引入结构因果推理，利用因果图指导LLM的行动选择，从而提升协作效率。
  3. 实验表明，CausalPlan在多智能体协调任务中显著减少了无效行动，提升了协作效果，超越了传统强化学习方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）智能体，尤其是较小的开源模型，在协作任务中常因依赖表面相关性而产生因果无效或不连贯的行为。这一局限性削弱了它们在动态环境中的协调和规划能力。为此，本文提出了CausalPlan，一个将显式结构因果推理整合到LLM规划过程中的两阶段框架。CausalPlan的核心是结构因果行动（SCA）模型，该模型从智能体轨迹中学习因果图，以捕捉先前行动和当前环境状态如何影响未来决策。通过将因果知识嵌入决策循环，CausalPlan在不需要对LLM进行微调的情况下，约束了规划行为的一致性。实验结果表明，CausalPlan在Overcooked-AI基准测试中显著减少了无效行动，并在AI-AI和人类-AI设置中改善了协作，超越了强大的强化学习基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM智能体在多智能体协作任务中因果推理不足的问题。现有方法往往依赖表面相关性，导致产生不连贯的行动，影响协作效果。

核心思路：CausalPlan的核心思路是将显式的结构因果推理融入LLM的规划过程，通过学习因果图来指导行动选择，从而提升智能体的决策能力和协作效率。

技术框架：CausalPlan采用两阶段框架，首先通过结构因果行动（SCA）模型学习因果图，然后根据因果分数对LLM生成的提案进行加权选择，必要时回退到因果基础的替代方案。

关键创新：CausalPlan的主要创新在于将因果推理直接嵌入决策循环，避免了对LLM的微调，同时确保了规划行为的一致性和可解释性。

关键设计：在设计中，CausalPlan利用因果图来捕捉智能体的行动轨迹，关键参数包括因果分数的计算方式和行动选择的加权机制，这些设计确保了模型在动态环境中的有效性。

📊 实验亮点

在Overcooked-AI基准测试中，CausalPlan在五个多智能体协调任务中表现出色，显著减少了无效行动，并在AI-AI和人类-AI设置中改善了协作效果。与强大的强化学习基线相比，CausalPlan的性能提升显著，展示了因果驱动规划的价值。

🎯 应用场景

CausalPlan的研究成果在多智能体系统、协作机器人和智能助手等领域具有广泛的应用潜力。通过提升LLM在动态环境中的决策能力，该方法能够为实际应用提供更高效、可解释的解决方案，推动智能体协作技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) agents-especially smaller, open-source models-often produce causally invalid or incoherent actions in collaborative tasks due to their reliance on surface-level correlations rather than grounded causal reasoning. This limitation undermines their performance in terms of coordination and planning in dynamic environments. We address this challenge with CausalPlan, a two-phase framework that integrates explicit structural causal reasoning into the LLM planning process. At the core of CausalPlan is the Structural Causal Action (SCA) model, which learns a causal graph from agent trajectories to capture how prior actions and current environment states influence future decisions. This structure is then used to guide action selection by assigning causal scores to LLM-generated proposals, reweighting them accordingly, or falling back to causally grounded alternatives when needed. By embedding this causal knowledge directly into the decision loop, CausalPlan constrains planning to intervention-consistent behaviours without requiring fine-tuning of the LLM itself. We evaluate CausalPlan on the Overcooked-AI benchmark across five multi-agent coordination tasks and four LLMs of varying sizes: Gemma-7B, Llama-8B, Qwen-14B, and Llama-70B. Experimental results show that CausalPlan consistently reduces invalid actions and improves collaboration in both AI-AI and human-AI settings, outperforming strong reinforcement learning baselines. Our findings highlight the value of causality-driven planning for deploying efficient, interpretable, and generalisable multi-agent LLM systems.