論文の概要: HiPlan: Hierarchical Planning for LLM-Based Agents with Adaptive Global-Local Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19076v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 14:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.886057
• Title: HiPlan: Hierarchical Planning for LLM-Based Agents with Adaptive Global-Local Guidance
• Title（参考訳）: HiPlan: 適応的グローバルローカル誘導によるLLMエージェントの階層的計画
• Authors: Ziyue Li, Yuan Chang, Gaihong Yu, Xiaoqiu Le,
• Abstract要約: HiPlanは、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントのための階層的計画フレームワークである。 複雑なタスクを、一般的な方向のためのマイルストーンアクションガイドと、詳細なアクションのためのステップワイズヒントに分解する。 オフラインのフェーズでは、専門家によるデモンストレーションからマイルストーンライブラリを構築し、構造化されたエクスペリエンスの再利用を可能にします。 実行フェーズでは、過去のマイルストーンからの軌道セグメントを動的に適応してステップワイズヒントを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.621973074884002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-based agents have demonstrated remarkable capabilities in decision-making tasks, but struggle significantly with complex, long-horizon planning scenarios. This arises from their lack of macroscopic guidance, causing disorientation and failures in complex tasks, as well as insufficient continuous oversight during execution, rendering them unresponsive to environmental changes and prone to deviations. To tackle these challenges, we introduce HiPlan, a hierarchical planning framework that provides adaptive global-local guidance to boost LLM-based agents'decision-making. HiPlan decomposes complex tasks into milestone action guides for general direction and step-wise hints for detailed actions. During the offline phase, we construct a milestone library from expert demonstrations, enabling structured experience reuse by retrieving semantically similar tasks and milestones. In the execution phase, trajectory segments from past milestones are dynamically adapted to generate step-wise hints that align current observations with the milestone objectives, bridging gaps and correcting deviations. Extensive experiments across two challenging benchmarks demonstrate that HiPlan substantially outperforms strong baselines, and ablation studies validate the complementary benefits of its hierarchical components.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントは、意思決定タスクにおいて顕著な能力を示してきたが、複雑な長期計画シナリオにかなり苦労している。 これは、マクロ的なガイダンスの欠如から発生し、複雑なタスクにおいて方向転換と失敗を引き起こし、実行中の継続的な監視が不十分になり、環境の変化に反応せず、逸脱する傾向がある。 これらの課題に対処するために,LLMをベースとしたエージェントの意思決定を促進するためのグローバルローカルガイダンスを適応的に提供する階層的計画フレームワークであるHiPlanを紹介する。 HiPlanは複雑なタスクを、一般的な方向のためのマイルストーンアクションガイドと、詳細なアクションのためのステップワイズヒントに分解する。 オフラインフェーズでは、専門家によるデモンストレーションからマイルストーンライブラリを構築し、セマンティックに類似したタスクやマイルストーンを検索することで、構造化されたエクスペリエンスの再利用を可能にします。 実行フェーズでは、過去のマイルストーンからの軌道セグメントを動的に適応して、現在の観測をマイルストーンの目標と整列させ、ギャップを埋め、偏差を補正するステップワイズヒントを生成する。 2つの挑戦的なベンチマークによる大規模な実験により、HiPlanは強いベースラインを大幅に上回っており、アブレーション研究はその階層的なコンポーネントの相補的な利点を検証している。

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