Deliberate Planning in Language Models with Symbolic Representation
作者: Siheng Xiong, Zhangding Liu, Jieyu Zhou, Yusen Su
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-10-06)
备注: Accepted to Twelfth Annual Conference on Advances in Cognitive Systems
💡 一句话要点
SymPlanner：利用符号表示增强语言模型在复杂规划任务中的能力
🎯 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: 大型语言模型 符号规划 世界模型 迭代修正 对比排序 知识表示 智能规划
📋 核心要点
- 大型语言模型在复杂规划任务中面临挑战，尤其是在需要多步骤行动和外部约束的场景下。
- SymPlanner通过引入符号环境作为世界模型，将规划过程置于符号状态空间，提升了规划的结构化和可验证性。
- 迭代修正和对比排序机制，分别实现了错误监控修复和方案偏好形成，实验证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为SymPlanner的新框架，旨在提升大型语言模型（LLMs）的规划能力，尤其是在需要连贯的多步骤行动序列且受外部约束的领域。SymPlanner通过将LLM与一个符号环境连接，赋予其结构化的规划能力，该符号环境充当显式的世界模型。SymPlanner不是单纯依赖自然语言推理，而是将规划过程建立在符号状态空间中，其中策略模型提出行动，符号环境确定性地执行并验证其效果。为了增强探索和提高鲁棒性，引入了迭代修正（IC），通过利用来自符号环境的反馈来完善先前提出的行动，消除无效决策并引导模型找到有效的替代方案。此外，对比排序（CR）通过联合评估候选方案来实现对它们的细粒度比较。从概念上讲，SymPlanner实现了两种认知能力：（i）通过外部反馈（IC）进行错误监控和修复，以及（ii）通过成对比较（CR）在备选方案中形成偏好，从而推进了认知上合理的、符号接地的规划，使其与智能系统中的丰富结构对齐。在PlanBench上的评估表明，SymPlanner比纯自然语言基线产生更连贯、多样化和可验证的计划。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在复杂规划任务中，尤其是在需要多步骤行动序列并受外部约束的场景下，表现出不足。它们通常依赖于自然语言推理，缺乏对环境状态的精确建模和行动效果的有效验证，导致规划结果的连贯性、多样性和可验证性较差。
核心思路：SymPlanner的核心思路是将大型语言模型与一个符号环境连接，利用符号环境作为显式的世界模型。通过将规划过程置于符号状态空间，模型可以更精确地推理行动的效果，并利用符号环境的反馈来修正错误和优化方案。这种方法借鉴了人类认知中错误监控和修复以及方案偏好形成的机制。
技术框架：SymPlanner的整体框架包括以下几个主要模块：1) 策略模型：基于大型语言模型，负责提出行动方案。2) 符号环境：作为世界模型，接收策略模型提出的行动，并确定性地执行和验证其效果，返回环境状态的改变和行动的有效性。3) 迭代修正（IC）：利用符号环境的反馈，对先前提出的行动进行迭代修正，消除无效决策，引导模型找到有效的替代方案。4) 对比排序（CR）：通过联合评估多个候选方案，实现对它们的细粒度比较，从而选择最优方案。
关键创新：SymPlanner的关键创新在于将大型语言模型与符号环境相结合，实现了符号接地的规划。与纯自然语言推理方法相比，SymPlanner能够更精确地建模环境状态和行动效果，并利用符号环境的反馈进行错误修正和方案优化。迭代修正和对比排序机制进一步增强了规划的鲁棒性和效率。
关键设计：迭代修正（IC）模块的关键在于如何有效地利用符号环境的反馈来指导行动的修正。具体实现中，可以采用强化学习或监督学习的方法，训练一个修正模型，根据符号环境的反馈，预测需要修正的行动。对比排序（CR）模块的关键在于如何设计一个有效的排序函数，能够综合考虑多个因素，如行动的有效性、方案的连贯性和多样性，从而选择最优方案。具体实现中，可以采用pairwise ranking loss或listwise ranking loss等损失函数进行训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SymPlanner在PlanBench基准测试中表现出色，相较于纯自然语言基线，在规划的连贯性、多样性和可验证性方面均有显著提升。具体数据未知，但摘要强调了其优越性。迭代修正和对比排序机制的引入，进一步提高了规划的鲁棒性和效率。
🎯 应用场景
SymPlanner具有广泛的应用前景，例如机器人导航、游戏AI、任务调度和自动化流程设计等领域。通过将LLM与符号环境结合，可以使智能体在复杂环境中进行更可靠、更高效的规划，从而提高其自主性和适应性。该研究有望推动人工智能在实际应用中的发展。
📄 摘要（原文）
Planning remains a core challenge for large language models (LLMs), particularly in domains that require coherent multi-step action sequences grounded in external constraints. We introduce SymPlanner, a novel framework that equips LLMs with structured planning capabilities by interfacing them with a symbolic environment that serves as an explicit world model. Rather than relying purely on natural language reasoning, SymPlanner grounds the planning process in a symbolic state space, where a policy model proposes actions and a symbolic environment deterministically executes and verifies their effects. To enhance exploration and improve robustness, we introduce Iterative Correction (IC), which refines previously proposed actions by leveraging feedback from the symbolic environment to eliminate invalid decisions and guide the model toward valid alternatives. Additionally, Contrastive Ranking (CR) enables fine-grained comparison of candidate plans by evaluating them jointly. Conceptually, SymPlanner operationalizes two cognitive faculties: (i) error monitoring and repair via externalized feedback (IC) and (ii) preference formation among alternatives via pairwise comparison (CR), advancing cognitively plausible, symbol-grounded planning aligned with the rich structure in intelligent systems. We evaluate SymPlanner on PlanBench, demonstrating that it produces more coherent, diverse, and verifiable plans than pure natural language baselines.