规划前询问：现实世界规划的主动语言智体

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24年6月来自国立新加坡大学的论文“Ask-before-Plan: Proactive Language Agents for Real-World Planning”。 大语言模型 (LLM) 的发展，增强语言智体在各种现实场景中的规划能力。尽管取得这些进步，但由 LLM 驱动智体在理解模棱两可的用户指令进行推理和决策方面的潜力，仍在探索中。这项工作引入一项新任务，即主动智体规划，它要求语言智体根据用户智体对话和智体环境交互来预测阐明需求，调用外部工具来收集有效信息，并生成满足用户需求的规划。为了研究这个实际问题，建立一个新的基准数据集，即“Ask-before-Plan”。为了解决 LLM 在主动规划方面的不足，提出一种多智体框架，即阐明-执行-规划 (CEP)，它由三个专门从事阐明、执行和规划的智体组成。引入分类智体和静态执行智体的轨迹调优方案，以及动态执行智体的记忆回顾机制。 长期以来，人们一 ………………………………