Robotouille: An Asynchronous Planning Benchmark for LLM Agents

📄 arXiv: 2502.05227v1 📥 PDF

作者: Gonzalo Gonzalez-Pumariega, Leong Su Yean, Neha Sunkara, Sanjiban Choudhury

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-06

备注: 11 pages (not including references or appendix); 41 figures (7 main paper, 34 appendix); (v1) preprint

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Robotouille：用于评估LLM智能体异步规划能力的新基准

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

关键词: 异步规划 LLM智能体 基准测试 长时程任务 机器人 任务规划 ReAct

📋 核心要点

  1. 现有LLM智能体在长时程异步规划方面存在不足，缺乏有效处理时间延迟和任务中断的能力。
  2. Robotouille基准环境旨在测试LLM智能体在复杂异步场景下的规划能力，包含同步和异步数据集。
  3. 实验结果表明，现有LLM智能体在异步任务上的性能显著下降，需要改进长时程反馈和自我审计能力。

📝 摘要（中文）

有效的异步规划，即高效地推理和规划必须并行或顺序发生的状态和动作的能力，对于需要考虑时间延迟、推理各种长时程任务以及与其他智能体协作的智能体至关重要。虽然大型语言模型（LLM）智能体在高层任务规划中显示出潜力，但目前的基准主要集中在短时程任务上，并且不评估这种异步规划能力。我们引入了Robotouille，这是一个具有挑战性的基准环境，旨在测试LLM智能体处理长时程异步场景的能力。我们的同步和异步数据集捕捉了超越现有基准的日益复杂的规划挑战，要求智能体管理重叠的任务和中断。我们的结果表明，ReAct (gpt4-o) 在同步任务上实现了 47% 的成功率，但在异步任务上仅实现了 11% 的成功率，突出了巨大的改进空间。我们进一步分析了失败模式，表明 LLM 智能体需要更好地整合长时程反馈，并在任务执行期间进行自我审计推理。代码可在 https://github.com/portal-cornell/robotouille 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM智能体在异步规划任务中的不足。现有基准测试主要关注短时程同步任务，无法有效评估智能体在处理时间延迟、任务重叠和中断等复杂异步场景下的规划能力。现有方法难以整合长时程反馈，缺乏自我审计机制，导致在异步任务中性能显著下降。

核心思路：论文的核心思路是构建一个具有挑战性的异步规划基准环境Robotouille，用于评估和提升LLM智能体在复杂异步场景下的规划能力。通过设计包含同步和异步任务的数据集，模拟真实世界中常见的任务重叠和中断情况，从而更全面地评估智能体的规划能力。

技术框架：Robotouille基准环境包含一系列烹饪相关的任务，这些任务可以同步或异步执行。智能体需要规划一系列动作来完成这些任务，同时处理可能出现的时间延迟和任务中断。数据集分为同步和异步两部分，异步数据集包含更复杂的任务依赖关系和时间约束。评估指标包括任务完成率和规划效率。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了Robotouille，一个专门用于评估LLM智能体异步规划能力的基准环境。与现有基准相比，Robotouille更侧重于长时程、异步任务，能够更全面地评估智能体在复杂场景下的规划能力。此外，论文还分析了现有LLM智能体在异步任务中的失败模式，为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：Robotouille环境的设计灵感来源于烹饪任务，每个任务包含多个步骤，并且步骤之间可能存在依赖关系。异步任务的设计允许任务并行执行或被中断，从而模拟真实世界中的复杂场景。论文使用ReAct (gpt4-o) 作为基线模型，并评估其在同步和异步任务上的性能。具体的参数设置和网络结构信息在论文中未详细说明，可能使用了GPT-4o的默认配置。

📊 实验亮点

实验结果表明，ReAct (gpt4-o) 在同步任务上取得了47%的成功率，但在异步任务上仅取得了11%的成功率。这一结果表明，现有LLM智能体在异步规划方面存在显著的不足，需要在长时程反馈和自我审计方面进行改进。Robotouille基准的提出为评估和提升LLM智能体的异步规划能力提供了一个有力的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自动化、智能制造、自动驾驶等领域，提升智能体在复杂、动态环境下的规划和决策能力。通过Robotouille基准的评估和改进，可以开发出更可靠、更高效的LLM智能体，从而更好地解决实际问题。

📄 摘要（原文）

Effective asynchronous planning, or the ability to efficiently reason and plan over states and actions that must happen in parallel or sequentially, is essential for agents that must account for time delays, reason over diverse long-horizon tasks, and collaborate with other agents. While large language model (LLM) agents show promise in high-level task planning, current benchmarks focus primarily on short-horizon tasks and do not evaluate such asynchronous planning capabilities. We introduce Robotouille, a challenging benchmark environment designed to test LLM agents' ability to handle long-horizon asynchronous scenarios. Our synchronous and asynchronous datasets capture increasingly complex planning challenges that go beyond existing benchmarks, requiring agents to manage overlapping tasks and interruptions. Our results show that ReAct (gpt4-o) achieves 47% on synchronous tasks but only 11% on asynchronous tasks, highlighting significant room for improvement. We further analyze failure modes, demonstrating the need for LLM agents to better incorporate long-horizon feedback and self-audit their reasoning during task execution. Code is available at https://github.com/portal-cornell/robotouille.