Haste Makes Waste: Evaluating Planning Abilities of LLMs for Efficient and Feasible Multitasking with Time Constraints Between Actions
作者: Zirui Wu, Xiao Liu, Jiayi Li, Lingpeng Kong, Yansong Feng
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-04
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Recipe2Plan基准，评估LLM在时序约束下高效多任务规划能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多任务规划 时间约束 烹饪场景 基准测试 智能体 效率优化
📋 核心要点
- 现有评估基准过度强调LLM智能体的单任务性能，忽略了真实场景中多任务规划和执行效率。
- Recipe2Plan基准基于烹饪场景，要求智能体在时间约束下并行执行任务，优化烹饪时间。
- 实验表明，现有LLM在效率和可行性之间难以平衡，需要提升时间感知和全局多任务能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了Recipe2Plan，一个基于真实烹饪场景的新型基准框架，旨在评估基于大型语言模型（LLM）的智能体在多任务规划和执行效率方面的能力。与传统基准侧重于单任务性能不同，Recipe2Plan要求智能体在满足时间约束的条件下，通过并行执行任务来优化烹饪时间。具体而言，某些动作需要在前序步骤完成后的特定时间间隔内执行。过度激进的局部并行化可能违反这些约束，从而影响整个烹饪过程。这种严格的时间约束对智能体提出了独特的挑战，即需要在最大化并发操作和遵守关键时间约束之间取得平衡。对现有先进模型的广泛实验表明，它们在维持效率和可行性之间的平衡方面面临挑战。结果强调了大型语言模型需要提高时间感知能力和全局多任务处理能力。该基准和代码已开源。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在任务完成方面取得了显著进展，但现有的评估基准往往过于强调单任务性能，而忽略了现实世界场景中至关重要的多任务规划和执行效率。特别是在具有时间约束的多任务场景下，如何平衡任务的并行执行和时间约束的满足是一个挑战。现有方法缺乏对时间因素的有效建模和推理，导致在复杂任务中难以做出合理的规划。
核心思路：Recipe2Plan的核心思路是构建一个真实的、具有时间约束的烹饪场景，作为评估LLM智能体多任务规划能力的基准。通过模拟烹饪过程中的各种动作和时间限制，迫使智能体在最大化任务并行度和满足时间约束之间进行权衡。这种设计能够更真实地反映现实世界中多任务规划的复杂性。
技术框架：Recipe2Plan框架包含以下几个主要组成部分：1) 烹饪场景定义：定义了一系列烹饪任务，每个任务包含多个步骤，并为每个步骤设置了时间约束。2) 智能体接口：提供了一个与LLM智能体交互的接口，允许智能体接收任务描述、执行动作并观察环境状态。3) 评估指标：定义了一系列评估指标，用于衡量智能体在任务完成度、时间效率和约束满足度方面的表现。整体流程是：智能体接收烹饪任务描述，规划执行步骤，执行动作，观察环境状态，并根据评估指标进行优化。
关键创新：Recipe2Plan的关键创新在于其对时间约束的显式建模和对多任务并行执行的鼓励。与传统的单任务基准不同，Recipe2Plan要求智能体在满足时间约束的前提下，尽可能地并行执行任务，从而更真实地反映了现实世界中多任务规划的挑战。此外，该基准还提供了一套全面的评估指标，用于衡量智能体在不同方面的表现。
关键设计：Recipe2Plan中的时间约束是基于真实烹饪场景中的经验数据进行设置的。例如，某些动作需要在前序步骤完成后的特定时间间隔内执行，否则会影响烹饪结果。此外，该基准还允许用户自定义烹饪任务和时间约束，从而可以灵活地评估智能体在不同场景下的表现。评估指标包括任务完成率、总烹饪时间、约束违反次数等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的先进LLM在Recipe2Plan基准上表现不佳，难以在效率和可行性之间取得平衡。具体而言，模型在并行执行任务时容易违反时间约束，导致任务完成率下降。这些结果表明，LLM在时间感知和全局多任务处理方面仍有很大的提升空间。该基准的开源将有助于推动相关研究。
🎯 应用场景
Recipe2Plan的研究成果可应用于开发更智能的机器人助手，例如在家庭服务、工业自动化等领域，帮助机器人更好地理解和执行复杂任务，并在时间约束下优化任务执行效率。此外，该基准还可以促进LLM在多任务规划和时间推理方面的研究，推动人工智能技术的发展。
📄 摘要（原文）
While Large Language Model-based agents have demonstrated substantial progress in task completion, existing evaluation benchmarks tend to overemphasize single-task performance, with insufficient attention given to the crucial aspects of multitask planning and execution efficiency required in real-world scenarios. To bridge this gap, we present Recipe2Plan, a novel benchmark framework based on real-world cooking scenarios. Unlike conventional benchmarks, Recipe2Plan challenges agents to optimize cooking time through parallel task execution while respecting temporal constraints i.e. specific actions need to be performed within a particular time intervals following the preceding steps. Overly aggressive local parallelization may disrupt this constraint, potentially compromising the entire cooking process. This strict time constraint between actions raises a unique challenge for agents to balance between maximizing concurrent operations and adhering to critical timing constraints. Extensive experiments with state-of-the-art models reveal challenges in maintaining this balance between efficiency and feasibility. The results highlight the need for improved temporal awareness and global multitasking capabilities in large language models. We open-source our benchmark and code at https://github.com/WilliamZR/Recipe2Plan.