RunAgent: Interpreting Natural-Language Plans with Constraint-Guided Execution

📄 arXiv: 2605.00798v1 📥 PDF

作者: Arunabh Srivastava, Mohammad A., Khojastepour, Srimat Chakradhar, Sennur Ulukus

分类: cs.LG, cs.CL, cs.MA

发布日期: 2026-05-01

💡 一句话要点

RunAgent：提出一种基于约束引导执行的自然语言计划解释框架，提升工作流执行的可靠性。

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

关键词: 自然语言计划 工作流执行 约束引导 多智能体系统 大型语言模型 智能体语言 错误纠正

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在结构化工作流执行方面存在不可靠的问题，难以保证计划执行的正确性和一致性。
  2. RunAgent提出了一种多智能体平台，通过约束和规则来引导自然语言计划的逐步执行，确保执行过程的可靠性。
  3. 实验结果表明，RunAgent在Natural-plan和SciBench数据集上优于基线LLM和最先进的PlanGEN方法。

📝 摘要（中文）

人类通过执行有针对性的计划来解决问题，但大型语言模型（LLM）在结构化工作流执行方面仍然不可靠。我们提出了RunAgent，一个多智能体计划执行平台，它解释自然语言计划，同时通过约束和规则强制执行逐步执行。RunAgent通过一种具有显式控制结构（例如，\texttt{IF}，\texttt{GOTO}，\texttt{FORALL}）的智能体语言，将自然语言的表达能力与编程的确定性联系起来。除了验证步骤输出的句法和语义（基于每个步骤的特定指令执行）之外，RunAgent还自主地基于任务描述及其在每个步骤中的实例来推导和验证约束。RunAgent还动态地选择基于LLM的推理、工具使用和代码生成与执行（例如，在Python中），并结合纠错机制以确保正确性。最后，RunAgent通过仅保留执行每个步骤期间的相关信息来过滤上下文历史记录。在Natural-plan和SciBench数据集上的评估表明，RunAgent优于基线LLM和最先进的PlanGEN方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在执行结构化工作流时，缺乏可靠性，难以保证计划执行的正确性和一致性。它们难以将自然语言的灵活性与编程的确定性结合起来，容易出现错误和不确定性。

核心思路：RunAgent的核心思路是通过引入约束和规则来引导自然语言计划的执行，从而提高工作流执行的可靠性。它将自然语言计划转化为一种具有显式控制结构的智能体语言，并利用多智能体协作来完成任务。

技术框架：RunAgent的整体架构包含以下几个主要模块：1) 计划解析器：将自然语言计划解析为智能体语言；2) 约束推导器：基于任务描述和实例，自动推导和验证约束；3) 智能体调度器：动态选择合适的智能体（LLM推理、工具使用、代码生成等）来执行任务；4) 错误纠正器：检测和纠正执行过程中的错误；5) 上下文过滤器：过滤不相关的上下文信息。

关键创新：RunAgent的关键创新在于：1) 引入了一种具有显式控制结构的智能体语言，将自然语言的灵活性与编程的确定性结合起来；2) 能够自主地推导和验证约束，从而保证执行过程的正确性；3) 采用多智能体协作的方式，能够动态选择合适的智能体来执行任务。

关键设计：RunAgent使用了一种agentic语言，该语言具有显式的控制结构，例如\texttt{IF}、\texttt{GOTO}和\texttt{FORALL}。约束推导器使用LLM来生成约束，并使用验证器来验证约束的有效性。智能体调度器使用强化学习来学习如何选择合适的智能体。上下文过滤器使用注意力机制来过滤不相关的上下文信息。具体的参数设置和损失函数等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RunAgent在Natural-plan和SciBench数据集上进行了评估，实验结果表明，RunAgent优于基线LLM和最先进的PlanGEN方法。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了RunAgent在提高工作流执行可靠性方面的优势。

🎯 应用场景

RunAgent可应用于各种需要结构化工作流执行的场景，例如自动化科学实验、软件开发、数据分析等。它能够提高工作流执行的可靠性和效率，降低人工干预的需求，并促进人工智能在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Humans solve problems by executing targeted plans, yet large language models (LLMs) remain unreliable for structured workflow execution. We propose RunAgent, a multi-agent plan execution platform that interprets natural-language plans while enforcing stepwise execution through constraints and rubrics. RunAgent bridges the expressiveness of natural language with the determinism of programming via an agentic language with explicit control constructs (e.g., \texttt{IF}, \texttt{GOTO}, \texttt{FORALL}). Beyond verifying syntactic and semantic verification of the step output, which is performed based on the specific instruction of each step, RunAgent autonomously derives and validates constraints based on the description of the task and its instance at each step. RunAgent also dynamically selects among LLM-based reasoning, tool usage, and code generation and execution (e.g., in Python), and incorporates error correction mechanisms to ensure correctness. Finally, RunAgent filters the context history by retaining only relevant information during the execution of each step. Evaluations on Natural-plan and SciBench Datasets demonstrate that RunAgent outperforms baseline LLMs and state-of-the-art PlanGEN methods.