Bridging Values and Behavior: A Hierarchical Framework for Proactive Embodied Agents

📄 arXiv: 2604.27699v1 📥 PDF

作者: Chunhui Zhang, Yuxuan Wang, Aoyang Qin, Yi-Long Lu, Kunlun Wu, Yizhou Wang, Wei Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2026-04-30

💡 一句话要点

提出ValuePlanner，解决具身智能体长期自主行为决策问题

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

关键词: 具身智能体 自主决策 价值驱动 分层架构 LLM PDDL规划 认知架构

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体缺乏高阶价值框架，难以进行长期自主行为决策和解决动机冲突。
  2. ValuePlanner通过分层架构，将高层价值调度与底层动作执行解耦，实现自主决策。
  3. 实验证明ValuePlanner能有效仲裁竞争价值，生成连贯的、长期的自主行为。

📝 摘要（中文）

现有的具身智能体通常局限于被动地遵循指令或响应需求，缺乏一个稳定的、高阶的价值框架，这对于长期、自主的行为以及解决动机冲突至关重要。我们提出了ValuePlanner，一个分层认知架构，它将高层价值调度与低层动作执行解耦。ValuePlanner采用基于LLM的认知模块，通过抽象的价值权衡进行推理，生成符号子目标，然后由经典的PDDL规划器将其转化为可执行的动作计划。这个过程通过闭环反馈机制进行优化。评估这种自主性需要超越任务成功率的方法，因此我们提出了一个以价值为中心的评估套件，用于衡量累积价值增益、偏好对齐和行为多样性。在TongSim家庭环境中的实验表明，ValuePlanner能够仲裁相互竞争的价值，从而产生连贯的、长期的、自主的行为，而这是遵循指令和需求驱动的基线方法所不具备的。我们的工作为自主智能体连接内在价值和具体行为提供了一种结构化的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有具身智能体在长期自主行为决策方面的不足。现有方法主要依赖于被动指令跟随或反应式需求满足，缺乏一个稳定的、高阶的价值体系来指导行为，导致智能体难以进行长期规划和解决不同动机之间的冲突。

核心思路：论文的核心思路是将高层价值调度与底层动作执行解耦。通过引入一个基于LLM的认知模块，智能体可以根据自身的价值体系进行推理，生成符号子目标，然后利用经典规划器将这些子目标转化为具体的动作计划。这种分层结构使得智能体能够更好地理解和权衡不同的价值，从而做出更符合自身利益的决策。

技术框架：ValuePlanner的整体架构是一个分层认知架构，包含以下主要模块： 1. LLM-based Cognitive Module：负责根据智能体的价值体系进行推理，生成符号子目标。 2. PDDL Planner：负责将符号子目标转化为可执行的动作计划。 3. Closed-loop Feedback Mechanism：负责根据执行结果调整价值调度和动作计划。 整个流程如下：首先，LLM-based Cognitive Module根据当前环境和智能体的价值体系，生成一系列符号子目标。然后，PDDL Planner将这些子目标转化为具体的动作计划。最后，智能体执行这些动作，并将执行结果反馈给LLM-based Cognitive Module，以便进行后续的决策。

关键创新：ValuePlanner的关键创新在于其分层架构和基于LLM的认知模块。传统方法通常将价值判断和动作执行紧密耦合，导致智能体难以进行复杂的价值权衡。ValuePlanner通过将这两个过程解耦，使得智能体能够更好地理解和权衡不同的价值，从而做出更符合自身利益的决策。此外，ValuePlanner还引入了基于LLM的认知模块，使得智能体能够利用LLM强大的推理能力进行价值判断和目标生成。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括： 1. 价值体系的表示：论文需要定义一种合适的价值体系表示方法，以便LLM能够理解和利用这些价值。 2. LLM的prompt设计：论文需要设计合适的prompt，以便LLM能够根据价值体系进行推理，生成合理的符号子目标。 3. PDDL领域的定义：论文需要定义一个PDDL领域，描述智能体所处的环境和可执行的动作。 4. 反馈机制的设计：论文需要设计一个有效的反馈机制，以便智能体能够根据执行结果调整价值调度和动作计划。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，ValuePlanner能够有效地仲裁相互竞争的价值，从而产生连贯的、长期的自主行为。与遵循指令和需求驱动的基线方法相比，ValuePlanner在累积价值增益、偏好对齐和行为多样性方面均取得了显著提升。具体性能数据未知，但论文强调了ValuePlanner在自主行为生成方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要长期自主决策的具身智能体场景，例如家庭服务机器人、智能助手、自动驾驶汽车等。通过赋予智能体内在的价值体系，使其能够更好地理解人类的需求和偏好，从而提供更个性化、更智能的服务。此外，该研究还有助于提高智能体的安全性和可靠性，使其能够在复杂环境中做出更合理的决策。

📄 摘要（原文）

Current embodied agents are often limited to passive instruction-following or reactive need-satisfaction, lacking a stable, high-order value framework essential for long-term, self-directed behavior and resolving motivational conflicts. We introduce \textit{ValuePlanner}, a hierarchical cognitive architecture that decouples high-level value scheduling from low-level action execution. \textit{ValuePlanner} employs an LLM-based cognitive module to generate symbolic subgoals by reasoning through abstract value trade-offs, which are then translated into executable action plans by a classical PDDL planner. This process is refined via a closed-loop feedback mechanism. Evaluating such autonomy requires methods beyond task-success rates, and we therefore propose a value-centric evaluation suite measuring cumulative value gain, preference alignment, and behavioral diversity. Experiments in the TongSim household environment demonstrate that \textit{ValuePlanner} arbitrates competing values to generate coherent, long-horizon, self-directed behavior absent from instruction-following and needs-driven baselines. Our work offers a structured approach to bridging intrinsic values and grounded behavior for autonomous agents.