論文の概要: MPO: Boosting LLM Agents with Meta Plan Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02682v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 14:54:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:26:24.935640
• Title: MPO: Boosting LLM Agents with Meta Plan Optimization
• Title（参考訳）: MPO:メタプラン最適化によるLLMエージェントの強化
• Authors: Weimin Xiong, Yifan Song, Qingxiu Dong, Bingchan Zhao, Feifan Song, Xun Wang, Sujian Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)により、エージェントは対話的な計画タスクにうまく取り組むことができる。 既存のアプローチは、しばしば幻覚の計画に悩まされ、新しいエージェントごとに再訓練を必要とする。 本稿では,明示的なガイダンスを直接組み込んでエージェント計画機能を向上させるメタプラン最適化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.35230659116656
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have enabled LLM-based agents to successfully tackle interactive planning tasks. However, despite their successes, existing approaches often suffer from planning hallucinations and require retraining for each new agent. To address these challenges, we propose the Meta Plan Optimization (MPO) framework, which enhances agent planning capabilities by directly incorporating explicit guidance. Unlike previous methods that rely on complex knowledge, which either require significant human effort or lack quality assurance, MPO leverages high-level general guidance through meta plans to assist agent planning and enables continuous optimization of the meta plans based on feedback from the agent's task execution. Our experiments conducted on two representative tasks demonstrate that MPO significantly outperforms existing baselines. Moreover, our analysis indicates that MPO provides a plug-and-play solution that enhances both task completion efficiency and generalization capabilities in previous unseen scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により、LLMベースのエージェントが対話型計画タスクにうまく対応できるようになった。 しかし、その成功にもかかわらず、既存のアプローチは幻覚の計画に苦しむことが多く、新しいエージェントごとに再訓練が必要である。 これらの課題に対処するために,明示的なガイダンスを直接組み込むことでエージェント計画能力を高めるメタプラン最適化(MPO)フレームワークを提案する。 人間の努力や品質保証の欠如を必要とする複雑な知識に依存する従来の手法とは異なり、MPOはエージェント計画を支援するためにメタ計画を通じて高度な一般的なガイダンスを活用し、エージェントのタスク実行からのフィードバックに基づいてメタ計画の継続的な最適化を可能にする。 2つの代表的な課題について行った実験により,MPOが既存のベースラインを著しく上回ることを示した。 さらに,MPOは従来の未確認シナリオにおいて,タスク完了効率と一般化能力を両立させるプラグイン・アンド・プレイ・ソリューションを提供することを示す。

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