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形式语义检验显示LLM智能体规划能力有限

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AI 综述

一项 arXiv 论文用隐藏 PDDL 模型检验 LLM 智能体的规划能力，覆盖五个领域、四个模型、六种提示策略和三种智能体架构。结果显示，最佳配置在离线条件下解决 78% 的可解任务，在线条件下仅 40%，且智能体多数情况下不检查状态；对不可解任务的识别率不足 10%。研究还发现，更重的提示策略消耗 5 至 22 倍 token 却无明显收益，规划表现随模型变化的幅度大于随提示策略或架构变化的幅度。

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最新进展10月19日 12:00

研究用形式语义检验 LLM 智能体的规划能力

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10月19日

12:00
arXiv cs.AI
研究用形式语义检验 LLM 智能体的规划能力
一项 arXiv 论文用隐藏 PDDL 模型检验 LLM 智能体的规划能力，覆盖五个领域、四个模型、六种提示策略和三种智能体架构。最佳配置在离线条件下解决 78% 的可解任务，在线条件下仅 40%，且智能体多数情况下不检查状态；不可解任务的识别率不足 10%。更重的提示策略消耗 5 至 22 倍 token 却无明显收益，规划表现随模型变化的幅度大于随提示策略或架构变化的幅度。

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