論文の概要: Bridging Values and Behavior: A Hierarchical Framework for Proactive Embodied Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27699v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 10:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.047503
• Title: Bridging Values and Behavior: A Hierarchical Framework for Proactive Embodied Agents
• Title（参考訳）: ブリッジングの価値と振舞い:プロアクティブ・エボダイド・エージェントの階層的枠組み
• Abstract要約: textitValuePlannerは階層的な認知アーキテクチャで、低レベルのアクション実行から高レベルの値スケジューリングを分離する。 我々の研究は、内在的価値をブリッジする構造的なアプローチと、自律的エージェントに対する接地行動を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.613956143957548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current embodied agents are often limited to passive instruction-following or reactive need-satisfaction, lacking a stable, high-order value framework essential for long-term, self-directed behavior and resolving motivational conflicts. We introduce \textit{ValuePlanner}, a hierarchical cognitive architecture that decouples high-level value scheduling from low-level action execution. \textit{ValuePlanner} employs an LLM-based cognitive module to generate symbolic subgoals by reasoning through abstract value trade-offs, which are then translated into executable action plans by a classical PDDL planner. This process is refined via a closed-loop feedback mechanism. Evaluating such autonomy requires methods beyond task-success rates, and we therefore propose a value-centric evaluation suite measuring cumulative value gain, preference alignment, and behavioral diversity. Experiments in the TongSim household environment demonstrate that \textit{ValuePlanner} arbitrates competing values to generate coherent, long-horizon, self-directed behavior absent from instruction-following and needs-driven baselines. Our work offers a structured approach to bridging intrinsic values and grounded behavior for autonomous agents.
• Abstract（参考訳）: 現在のインボディードエージェントは、しばしば受動的な命令追従または反応性の要求充足に制限され、長期的、自己指向的な行動に不可欠な安定で高次価値の枠組みが欠如し、モチベーションの対立を解消する。 低レベルのアクション実行から高レベルの値スケジューリングを分離する階層型認知アーキテクチャである‘textit{ValuePlanner} を導入する。 \textit{ValuePlanner} は LLM ベースの認知モジュールを使用して抽象値トレードオフを通じてシンボル的なサブゴールを生成し、古典的なPDDLプランナーによって実行可能なアクションプランに変換する。 このプロセスはクローズドループフィードバック機構によって洗練される。 このような自律性を評価するには,タスク・サクセス・レートを超える手法が必要であり,累積値ゲイン,嗜好アライメント,行動多様性を計測する価値中心評価スイートを提案する。 TongSimの家庭環境の実験では、 \textit{ValuePlanner} が競合する値を仲裁して、コヒーレントで長い水平で自己指向的な振る舞いを生成する。 我々の研究は、内在的価値をブリッジする構造的アプローチと、自律的エージェントに対する接地行動を提供する。

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