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今天的主题是：Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks

Summary

这篇文章介绍了一个名为 PLAN-AND-ACT 的新框架，旨在提升大型语言模型 (LLMs) 在执行复杂、多步长任务时的表现。该框架通过将任务分解为 PLANNER（负责生成高层计划）和 EXECUTOR（负责将计划转化为具体操作）两个独立部分来实现这一目标。文章强调了生成准确计划的挑战，并提出了一个通过 合成数据生成 来训练 PLANNER 的可扩展方法。PLAN-AND-ACT 在网页导航任务上取得了最先进的性能，尤其在引入 动态重新规划 后效果显著，证明了分离规划与执行以及高质量规划数据的重要性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.09572