論文の概要: Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04874v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 13:37:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.781935
• Title: Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents
• Title（参考訳）: エージェント計画ベンチマーク: LLMエージェントの計画能力診断フレームワーク
• Authors: Haoyu Sun, Wenxuan Wang, Mingyang Song, Jujie He, Weinan Zhang, Yang Liu, Yang Yang, Yu Cheng,
• Abstract要約: 我々は,計画固有の診断ベンチマークである textbfAgent Planning Benchmark (APB) を紹介する。 APBは、全体計画、フィードバック条件付きステップワイド計画、外部ツールによる堅牢性、壊れたツール、解決不可能なタスクをカバーしている。 我々は、200 ToolSandboxタスクと200$-benchタスクでAPBを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.17728515217378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Planning is central to LLM agents: before acting, an agent must decompose goals, select tools, reason over constraints, and decide when a task is infeasible. Yet existing agent evaluations often report only end-to-end success, making it difficult to determine whether failures stem from planning or execution. We introduce \textbf{Agent Planning Benchmark (APB)}, a planning-specific diagnostic benchmark with 4,209 multimodal cases across 22 domains and five settings, covering holistic planning, feedback-conditioned step-wise planning, and robustness under extraneous tools, broken tools, and unsolvable tasks. Across 12 MLLMs, APB reveals systematic weaknesses in long-horizon planning, tool-noise robustness, calibrated refusal, and inference-time refinement. We further validate APB on 200 ToolSandbox tasks and 200 $τ^2$-bench tasks, where APB-guided refinement consistently improves plan correctness, plan grade, and downstream execution metrics across three representative models. APB thus serves as an upstream diagnostic complement to execution benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 行動する前に、エージェントは目標を分解し、ツールを選択し、制約を推論し、タスクが有効かどうかを決定する必要がある。 しかし、既存のエージェント評価では、エンド・ツー・エンドの成功しか報告せず、失敗が計画や実行に起因するかどうかを判断することは困難である。 これは22のドメインと5つの設定で4,209のマルチモーダルケースを持つ計画固有の診断ベンチマークで、全体計画、フィードバック条件付きステップワイドプランニング、外部ツールによる堅牢性、壊れたツール、解決不可能なタスクをカバーしています。 12個のMLLMにまたがって、APBは長期計画、ツールノイズの頑健性、校正された拒絶、推論時間改善の体系的な弱点を明らかにしている。 さらに,200 ToolSandboxタスクと200$τ^2$-benchタスクにおいて,APB指導による改善により,3つの代表的なモデルにおける計画正当性,プラングレード,ダウンストリーム実行メトリクスが一貫して向上することを示す。 APBは、実行ベンチマークの上流診断補完として機能する。

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