PlanGEN: A Multi-Agent Framework for Generating Planning and Reasoning Trajectories for Complex Problem Solving
基本信息 标题: PlanGEN: A Multi-Agent Framework for Generating Planning and Reasoning Trajectories for Complex Problem Solving 作者: Mihir Parmar、Xin Liu等 作者单位: Google、Arizona State University 期刊/会议: ArXiv 发表年份: 2025 DOI: 2502.16111 开源地址: 🈚️ 关键词: Agent 研究背景与问题 (Background & Questions) 有效的计划是设计在解决复杂现实世界问题的系统的关键组件。传统的用模板化的方式缺乏通用性。 LLM 可以较好的做一些规划任务,比如用 LLM 在自然语言中做规划可以解决一些代码问题。因此作者考虑增强 LLM 生成计划的能力,并证明其在科学和金融领域下游任务的实用性。 核心贡献 (Key Contributions) 总结本文的主要贡献点: PlanGEN,一种新颖的、模型无关的、可扩展的多智能体框架,用于增强LLM的自然规划。 在一些复杂规划和推理的 Benchmarks 上达到了 SOTA 级别。 一种基于约束的验证和基于实例级复杂性的推理算法选择的新方法。 PlanGEN LLM Agents PlanGEN 包括三个 大模型 Agent:Constraint Agent、 Verification Agent 和一个 Selection Agent。每个Agent使用现成的 LLM(如:Gemini, GPT)。...