PADME: Procedure Aware DynaMic Execution

📄 arXiv: 2510.11281v1 📥 PDF

作者: Deepeka Garg, Sihan Zeng, Annapoorani L. Narayanan, Sumitra Ganesh, Leo Ardon

分类: cs.AI

发布日期: 2025-10-13

💡 一句话要点

PADME：提出程序感知动态执行框架，提升LLM在长流程任务中的可靠性。

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

关键词: 程序感知 动态执行 长流程任务 图结构表示 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理食谱、科学协议等长流程任务时，由于指令的自由形式和缺乏结构，导致LLM驱动的智能体容易出现漂移或失败。
  2. PADME框架将程序性文本转换为可执行的图结构，捕获任务依赖、决策点和可重用子程序，从而实现对流程的结构化理解和动态执行。
  3. PADME在ALFWorld和ScienceWorld等基准测试中取得了SOTA性能，验证了基于图的程序表示对于提升智能体执行长流程任务的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为程序感知动态执行（PADME）的智能体框架，旨在解决大型语言模型（LLM）在自主执行长流程任务时易出错的问题。PADME将程序性文本自动转换为可执行的图结构，该图捕获了任务依赖关系、决策点和可重用的子程序。PADME采用两阶段方法：教学阶段，侧重于系统化结构化和可执行逻辑的丰富；执行阶段，能够响应实时输入和环境反馈进行动态执行。这种分离确保了质量保证和可扩展性，允许专家知识被编码一次并在不同上下文中可靠地重用。图表示还提供了一种归纳偏置，减少了长流程推理中的误差累积。实验结果表明，PADME在ALFWorld和ScienceWorld等四个不同的基准测试中取得了最先进的性能，证明了配备基于图的程序表示的智能体为鲁棒和可泛化的执行提供了一种强大的中间抽象。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在自主执行长流程任务时，由于指令的自由形式和缺乏结构，容易出现漂移或失败的问题。现有方法通常依赖于手动构建图结构或非结构化的推理，缺乏自动化和可扩展性，难以应对复杂多变的任务场景。

核心思路：论文的核心思路是将程序性文本转换为可执行的图结构，该图结构能够清晰地表达任务的依赖关系、决策点以及可重用的子程序。通过这种结构化的表示，PADME能够更好地理解和执行长流程任务，减少误差累积，提高执行的可靠性和泛化能力。

技术框架：PADME框架包含两个主要阶段：教学阶段（Teach Phase）和执行阶段（Execute Phase）。在教学阶段，PADME将程序性文本进行结构化，并用可执行的逻辑进行丰富，生成可执行的图结构。在执行阶段，PADME根据实时输入和环境反馈，动态地执行图结构中的各个节点，完成整个任务流程。

关键创新：PADME的关键创新在于其能够自动地将程序性文本转换为可执行的图结构，无需人工干预。这种自动化的图结构构建方法使得PADME能够处理各种复杂的长流程任务，并具有良好的可扩展性。此外，图结构本身也提供了一种归纳偏置，有助于减少长流程推理中的误差累积。

关键设计：PADME的具体实现细节未知，摘要中没有提及关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，图结构的构建可能涉及到自然语言处理、知识图谱等相关技术，而图的执行可能涉及到强化学习、规划等相关技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PADME在四个不同的基准测试中取得了最先进的性能，包括ALFWorld和ScienceWorld。这些结果表明，PADME框架能够有效地提升智能体在长流程任务中的执行能力，证明了基于图的程序表示对于鲁棒和可泛化的执行具有重要意义。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出。

🎯 应用场景

PADME框架具有广泛的应用前景，可应用于自动化食谱执行、科学实验流程自动化、企业工作流程自动化等领域。通过将复杂的程序性知识编码为可执行的图结构，PADME能够帮助智能体更好地理解和执行各种长流程任务，提高工作效率和质量，降低人为错误。

📄 摘要（原文）

Learning to autonomously execute long-horizon procedures from natural language remains a core challenge for intelligent agents. Free-form instructions such as recipes, scientific protocols, or business workflows encode rich procedural knowledge, but their variability and lack of structure cause agents driven by large language models (LLMs) to drift or fail during execution. We introduce Procedure Aware DynaMic Execution (PADME), an agent framework that produces and exploits a graph-based representation of procedures. Unlike prior work that relies on manual graph construction or unstructured reasoning, PADME autonomously transforms procedural text into executable graphs that capture task dependencies, decision points, and reusable subroutines. Central to PADME is a two-phase methodology; Teach phase, which focuses on systematic structuring, enrichment with executable logic of procedures, followed by Execute phase, which enables dynamic execution in response to real-time inputs and environment feedback. This separation ensures quality assurance and scalability, allowing expert knowledge to be encoded once and reliably reused across varying contexts. The graph representation also provides an inductive bias that reduces error accumulation in long-horizon reasoning, underscoring the importance of structured procedure modeling for reliable agent-driven automation. Empirically, PADME achieves state-of-the-art performance on four diverse benchmarks, including ALFWorld and ScienceWorld. These results demonstrate that agents equipped with graph-based procedure representations offer a powerful intermediate abstraction for robust and generalizable execution.