arXiv cs.CL· Tengwei Song, Robert Hoehndorf·· 12 小时前AI 评分38
MemPlan：面向部分可观测文本环境的内存条件化 PDDL 规划框架
MemPlan: Memory-Conditioned PDDL Planning for Partially Observable Text Environments
AI 导读
MemPlan 是一个内存条件化的 PDDL 规划框架，用于部分可观测的交互式文本环境，通过正图记忆为缺失对象、位置或条件的候选假设分配基于相关性的动作成本，并用负记忆将已被反馈否定的假设编译为排除约束。
正文 · AI 翻译
摘要：LLM 智能体在语言交互方面具有灵活性，但将其用作长时程规划器成本高昂，且容易产生幻觉或无效动作。本文针对 LLM 的另一种角色：语言与符号规划之间的受约束桥梁。我们提出 MemPlan，一种面向部分可观测交互式文本环境的记忆条件化 PDDL 规划框架。MemPlan 保持 PDDL 域固定，并在每一步从解析的观测、候选假设和交互记忆中重建 PDDL 问题。正向图记忆为缺失对象、位置或条件的候选假设分配基于相关性的动作代价，引导规划器进行更合理的检查。负向记忆记录被执行否定的假设，并将其编译为排除约束，防止对已被反馈否定的候选进行重复尝试。一个统一的模式条件化语言--符号接口，通过监督微调离线训练，通过观测到事实的解析和符号动作到命令的接地，将文本环境连接到规划循环。在 TextWorld、ALFWorld 和 Robotouille 上的实验表明，与仅语言和 PDDL 感知基线相比，MemPlan 提高了任务完成率和步骤效率，同时与 ReAct 等 LLM 规划基线相比大幅降低了在线 token 成本。相同的微调接口还在 TextWorld 任务类型之间复用，无需任务特定的微调。我们的代码和数据可在以下网址获取：this https URL。
| 评论： | NeurIPS 2026 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.30379 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.30379v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.30379 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Tengwei Song [查看电子邮件]
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2026年10月21日星期三 19:40:12 UTC（496 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org