論文の概要: TwoStep: Multi-agent Task Planning using Classical Planners and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17246v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 23:39:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:48.400184
• Title: TwoStep: Multi-agent Task Planning using Classical Planners and Large Language Models
• Title（参考訳）: TwoStep: 古典的プランナーと大規模言語モデルを用いたマルチエージェントタスク計画
• Authors: David Bai, Ishika Singh, David Traum, Jesse Thomason,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、アクションシーケンスを組み立てるためにコモンセンス推論を利用することができる。 LLMをベースとした目標分解は,複数エージェントのPDDL問題を直接解決するよりも,計画時間の短縮につながることを示す。 LLMによるサブゴールの近似は、人間の専門家によって特定されたものと類似したマルチエージェント実行長をもたらすことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.006219157655741
• License:
• Abstract: Classical planning formulations like the Planning Domain Definition Language (PDDL) admit action sequences guaranteed to achieve a goal state given an initial state if any are possible. However, reasoning problems defined in PDDL do not capture temporal aspects of action taking, such as concurrent actions between two agents when there are no conflicting conditions, without significant modification and definition to existing PDDL domains. A human expert aware of such constraints can decompose a goal into subgoals, each reachable through single agent planning, to take advantage of simultaneous actions. In contrast to classical planning, large language models (LLMs) directly used for inferring plan steps rarely guarantee execution success, but are capable of leveraging commonsense reasoning to assemble action sequences. We combine the strengths of both classical planning and LLMs by approximating human intuitions for multi-agent planning goal decomposition. We demonstrate that LLM-based goal decomposition leads to faster planning times than solving multi-agent PDDL problems directly while simultaneously achieving fewer plan execution steps than a single agent plan alone, as well as most multiagent plans, while guaranteeing execution success. Additionally, we find that LLM-based approximations of subgoals result in similar multi-agent execution lengths to those specified by human experts. Website and resources at https://glamor-usc.github.io/twostep
• Abstract（参考訳）: 計画ドメイン定義言語(PDDL)のような古典的な計画定式化は、可能であれば初期状態が与えられた目標状態を達成するために保証されたアクションシーケンスを認める。 しかし、PDDLで定義された推論問題は、既存のPDDLドメインへの大幅な変更や定義なしに、2つのエージェント間の同時動作のような、アクションテイクの時間的側面を捉えない。 このような制約を認識した人間専門家は、目標をサブゴールに分解することができ、それぞれが単一のエージェント計画を通じて到達可能となり、同時に行動を活用することができる。 古典的な計画とは対照的に、計画手順を推論するために直接使用される大きな言語モデル(LLM)は、実行の成功を保証することは滅多にないが、アクションシーケンスを組み立てるためにコモンセンス推論を利用することができる。 多エージェント計画目標分解のための人間の直感を近似することで、古典的計画とLLMの長所を結合する。 LLMをベースとした目標分解は,複数エージェントのPDDL問題を直接解決すると同時に,単一エージェントの計画よりも少ない計画実行ステップを実現するとともに,ほとんどのマルチエージェントの計画も実現し,実行成功の保証を図っている。 さらに,LLMによるサブゴールの近似は,人間の専門家が指定したものと類似したマルチエージェント実行長をもたらすことがわかった。 Webサイトとリソース - https://glamor-usc.github.io/twostep

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