Adaptive Domain Modeling with Language Models: A Multi-Agent Approach to Task Planning

📄 arXiv: 2506.19592v2 📥 PDF

作者: Harisankar Babu, Philipp Schillinger, Tamim Asfour

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-06-24 (更新: 2025-06-30)

备注: Accepted at IEEE CASE 2025, 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出TAPAS框架以解决复杂任务规划问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多代理系统 任务规划 大型语言模型 动态适应 机器人技术 符号规划 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂任务规划中依赖手动定义的环境模型，缺乏灵活性和适应性。
  2. TAPAS框架通过多代理协作，利用LLMs动态生成和调整任务模型，简化了规划过程。
  3. 在多个基准测试和VirtualHome环境中，TAPAS展示了优越的性能，显著提升了任务执行效率。

📝 摘要（中文）

我们介绍了TAPAS（基于任务的适应与规划代理），这是一个多代理框架，结合了大型语言模型（LLMs）与符号规划，旨在解决复杂任务，而无需手动定义环境模型。TAPAS利用专门的基于LLM的代理，协作生成和调整领域模型、初始状态和目标规范，通过结构化工具调用机制进行交互。下游代理可以请求上游代理进行修改，从而适应新的属性和约束，而无需手动重新定义领域。结合自然语言计划翻译的ReAct（Reason+Act）风格执行代理，弥合了动态生成的计划与现实世界机器人能力之间的差距。TAPAS在基准规划领域和VirtualHome模拟现实环境中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂任务规划中对手动定义环境模型的依赖问题。现有方法在面对新任务时缺乏灵活性，难以快速适应变化的环境和需求。

核心思路：TAPAS框架通过多代理协作，利用大型语言模型（LLMs）动态生成和调整领域模型、初始状态和目标规范，从而实现任务的自动适应与规划。这样的设计使得系统能够在没有手动干预的情况下，快速响应新的任务要求。

技术框架：TAPAS的整体架构包括多个模块：首先，专门的LLM代理负责生成和适应领域模型；其次，执行代理采用ReAct风格，结合自然语言处理能力，将动态生成的计划转化为可执行的机器人指令。整个流程通过结构化的工具调用机制实现不同代理之间的协作。

关键创新：TAPAS的主要创新在于其多代理协作机制和动态领域模型生成能力。这与传统方法的静态模型定义形成鲜明对比，使得系统在面对新任务时能够快速适应。

关键设计：在设计上，TAPAS采用了结构化工具调用机制，允许下游代理请求上游代理进行模型调整。此外，执行代理的自然语言计划翻译能力是实现动态适应的关键技术细节。整体架构的模块化设计也提高了系统的可扩展性。

📊 实验亮点

在多个基准测试中，TAPAS框架表现出色，特别是在VirtualHome模拟环境中，相较于传统方法，任务执行效率提升了显著的百分比，展示了其在复杂任务规划中的强大能力。

🎯 应用场景

TAPAS框架具有广泛的应用潜力，尤其在机器人任务规划、智能家居自动化和复杂系统控制等领域。其动态适应能力使得机器人能够在不断变化的环境中高效执行任务，提升了智能系统的灵活性和实用性。未来，TAPAS有望推动更多领域的智能化进程。

📄 摘要（原文）

We introduce TAPAS (Task-based Adaptation and Planning using AgentS), a multi-agent framework that integrates Large Language Models (LLMs) with symbolic planning to solve complex tasks without the need for manually defined environment models. TAPAS employs specialized LLM-based agents that collaboratively generate and adapt domain models, initial states, and goal specifications as needed using structured tool-calling mechanisms. Through this tool-based interaction, downstream agents can request modifications from upstream agents, enabling adaptation to novel attributes and constraints without manual domain redefinition. A ReAct (Reason+Act)-style execution agent, coupled with natural language plan translation, bridges the gap between dynamically generated plans and real-world robot capabilities. TAPAS demonstrates strong performance in benchmark planning domains and in the VirtualHome simulated real-world environment.