Gala: Global LLM Agents for Text-to-Model Translation

📄 arXiv: 2509.08970v2 📥 PDF

作者: Junyang Cai, Serdar Kadioglu, Bistra Dilkina

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-10-02)

💡 一句话要点

Gala：利用全局LLM Agent将自然语言描述转化为优化模型

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

关键词: 大型语言模型 约束编程 优化建模 自然语言处理 Agent架构

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将自然语言优化问题描述转化为MiniZinc模型，主要挑战在于需要逻辑推理和约束编程的专业知识。
  2. Gala框架的核心思想是利用多个专门的LLM Agent，针对不同类型的全局约束进行代码生成，并最终组合成完整的模型。
  3. 初步实验表明，Gala框架在使用多个LLM时，性能优于一次性提示和思维链提示等基线方法，具有一定的提升。

📝 摘要（中文）

将优化或满足性问题的自然语言描述转化为正确的MiniZinc模型极具挑战，因为该过程需要逻辑推理和约束编程专业知识。我们提出了Gala，一个通过全局Agent方法解决这一挑战的框架：多个专门的大型语言模型（LLM）Agent通过全局约束类型分解建模任务。每个Agent专注于检测和生成特定类别的全局约束的代码，而最终的组装Agent将这些约束片段集成到完整的MiniZinc模型中。通过将问题分解为更小、定义明确的子任务，每个LLM处理更简单的推理挑战，从而可能降低整体复杂性。我们使用多个LLM进行了初步实验，并展示了相对于一次性提示和思维链提示等基线的更好性能。最后，我们概述了未来工作的全面路线图，强调了潜在的增强和改进方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将自然语言描述的优化或满足性问题自动转化为MiniZinc模型的问题。现有方法，如直接提示LLM，难以胜任，因为该任务需要逻辑推理能力和约束编程的专业知识，对LLM提出了较高的要求。直接使用LLM生成模型容易出错，且难以调试和维护。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的建模任务分解为多个更小、更具体的子任务，每个子任务由一个专门的LLM Agent负责。每个Agent专注于处理特定类型的全局约束，从而降低了单个LLM的推理难度，提高了整体的准确性和效率。通过分而治之的策略，降低了问题的整体复杂度。

技术框架：Gala框架包含多个专门的LLM Agent和一个组装Agent。每个Agent负责识别和生成特定类型的全局约束代码片段。组装Agent负责将这些代码片段整合为一个完整的MiniZinc模型。整体流程包括：1) 输入自然语言描述；2) 各个Agent并行工作，识别并生成对应的约束代码；3) 组装Agent将代码片段整合；4) 输出完整的MiniZinc模型。

关键创新：Gala的关键创新在于其全局Agent架构，将复杂的建模任务分解为多个专门化的子任务，并由不同的LLM Agent并行处理。这种方法降低了单个LLM的推理难度，提高了整体的准确性和效率。与传统的单体LLM方法相比，Gala更易于扩展和维护，可以方便地添加新的Agent来处理新的约束类型。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，因为Gala框架主要关注的是Agent的架构和任务分解策略。每个Agent使用的LLM模型可以根据具体情况选择，例如，可以使用不同的开源或商业LLM。组装Agent的设计也需要考虑代码片段之间的依赖关系和约束条件，以确保最终生成的MiniZinc模型的正确性。

📊 实验亮点

论文通过初步实验表明，Gala框架在使用多个LLM时，性能优于一次性提示和思维链提示等基线方法。这表明Gala的全局Agent架构能够有效地降低建模任务的复杂性，提高LLM的推理能力。具体的性能数据和提升幅度需要在后续实验中进一步验证。

🎯 应用场景

Gala框架可应用于自动化优化建模领域，例如，可以帮助非专业人士快速构建优化模型，解决实际问题。该框架还可以用于教育领域，帮助学生学习约束编程和优化建模。未来，Gala可以扩展到支持更多类型的优化问题和建模语言，并与其他AI技术相结合，实现更智能的自动化建模。

📄 摘要（原文）

Natural language descriptions of optimization or satisfaction problems are challenging to translate into correct MiniZinc models, as this process demands both logical reasoning and constraint programming expertise. We introduce Gala, a framework that addresses this challenge with a global agentic approach: multiple specialized large language model (LLM) agents decompose the modeling task by global constraint type. Each agent is dedicated to detecting and generating code for a specific class of global constraint, while a final assembler agent integrates these constraint snippets into a complete MiniZinc model. By dividing the problem into smaller, well-defined sub-tasks, each LLM handles a simpler reasoning challenge, potentially reducing overall complexity. We conduct initial experiments with several LLMs and show better performance against baselines such as one-shot prompting and chain-of-thought prompting. Finally, we outline a comprehensive roadmap for future work, highlighting potential enhancements and directions for improvement.