MemPlan: pianificazione PDDL condizionata dalla memoria per ambienti testuali parzialmente osservabili

Abstract degli autori

Gli agenti basati su LLM sono flessibili nell’interazione linguistica, ma usarli per pianificare su orizzonti lunghi è costoso e può portare ad azioni inventate o non valide. Questo articolo propone per gli LLM un ruolo diverso: fare da ponte, entro vincoli definiti, tra il linguaggio e la pianificazione simbolica. Presentiamo MemPlan, un framework di pianificazione PDDL condizionata dalla memoria per ambienti testuali interattivi parzialmente osservabili. MemPlan mantiene fisso il dominio PDDL e ricostruisce il problema PDDL a ogni passo a partire da osservazioni sottoposte a parsing, ipotesi candidate e memoria delle interazioni. La memoria positiva a grafo assegna alle ipotesi candidate su oggetti, luoghi o condizioni mancanti costi delle azioni basati sulla pertinenza, guidando il pianificatore verso verifiche più plausibili. La memoria negativa registra le ipotesi smentite dall’esecuzione e le traduce in vincoli di esclusione, evitando di ripetere tentativi con candidati già contraddetti dal feedback. Un’interfaccia unificata tra linguaggio e simboli, condizionata dallo schema e addestrata offline mediante fine-tuning supervisionato, collega gli ambienti testuali al ciclo di pianificazione attraverso il parsing delle osservazioni in fatti e l’ancoraggio delle azioni simboliche ai comandi. Gli esperimenti su TextWorld, ALFWorld e Robotouille mostrano che MemPlan migliora il completamento dei compiti e l’efficienza in termini di passi rispetto alle baseline basate solo sul linguaggio e a quelle che tengono conto di PDDL, riducendo al contempo in misura sostanziale il costo in token durante l’esecuzione rispetto alle baseline di pianificazione basate su LLM, come ReAct. La stessa interfaccia sottoposta a fine-tuning viene inoltre riutilizzata per diversi tipi di compiti in TextWorld senza fine-tuning specifico per ciascun compito. Il nostro codice e i nostri dati sono disponibili all’indirizzo: https://github.com/tewiSong/MemPlan.