論文の概要: Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09572v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 23:48:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:18.458802
• Title: Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks
• Title（参考訳）: プラン・アンド・アクト:長期作業用エージェントの計画改善
• Authors: Lutfi Eren Erdogan, Nicholas Lee, Sehoon Kim, Suhong Moon, Hiroki Furuta, Gopala Anumanchipalli, Kurt Keutzer, Amir Gholami,
• Abstract要約: Plan-and-Actは、大規模言語モデル(LLM)に明示的なプランニングを組み込んだフレームワークである。 Plan-and-Actは、ユーザ目標を達成するための構造化された高レベルのプランを生成するPlannerモデルと、これらのプランを環境固有のアクションに変換するExecutorモデルで構成される。 我々は,WebArena-Liteベンチマークにおいて,Webナビゲーションを代表的な長期計画環境として利用し,最先端の54%の成功率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.63527489464188
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable advancements in enabling language agents to tackle simple tasks. However, applying them for complex, multi-step, long-horizon tasks remains a challenge. Recent work have found success by separating high-level planning from low-level execution, which enables the model to effectively balance high-level planning objectives and low-level execution details. However, generating accurate plans remains difficult since LLMs are not inherently trained for this task. To address this, we propose Plan-and-Act, a novel framework that incorporates explicit planning into LLM-based agents and introduces a scalable method to enhance plan generation through a novel synthetic data generation method. Plan-and-Act consists of a Planner model which generates structured, high-level plans to achieve user goals, and an Executor model that translates these plans into environment-specific actions. To train the Planner effectively, we introduce a synthetic data generation method that annotates ground-truth trajectories with feasible plans, augmented with diverse and extensive examples to enhance generalization. We evaluate Plan-and-Act using web navigation as a representative long-horizon planning environment, demonstrating a state-of the-art 54% success rate on the WebArena-Lite benchmark.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語エージェントが単純なタスクに対処できるように、顕著な進歩を見せている。 しかし、複雑な多段階のロングホライゾンなタスクにそれらを適用することは依然として困難である。 近年の作業では、高レベルの計画と低レベルの実行を分離することで、高レベルの計画目標と低レベルの実行詳細を効果的にバランスさせることで、成功している。 しかし、LSMは本来この作業のために訓練されていないため、正確な計画の作成は難しいままである。 そこで我々は,LLMをベースとしたエージェントに明示的なプランニングを組み込んだ新しいフレームワークPlan-and-Actを提案する。 Plan-and-Actは、ユーザ目標を達成するための構造化された高レベルのプランを生成するPlannerモデルと、これらのプランを環境固有のアクションに変換するExecutorモデルで構成される。 プランナーを効果的に訓練するために,多種多種多様な例で拡張し,一般化を高めるために,地中トラジェクトリに実行可能なプランを付加する合成データ生成手法を提案する。 我々は,WebArena-Liteベンチマークにおいて,Webナビゲーションを代表的な長期計画環境として使用したプラン・アンド・Actを評価し,最先端の54%の成功率を示す。

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