前言
最近读到一篇非常有趣的论文，题目是《Understanding the planning of LLM agents: A survey》。这篇综述系统地梳理了大语言模型（LLM）在智能体规划领域的最新进展。自从ChatGPT这类模型引爆热潮以来，如何利用LLM来强化智能体的规划能力，就成了一个炙手可热的研究方向。
先聊聊什么是智能体的规划能力。简单说，规划就是智能体根据当前环境和既定目标，生成一系列有序动作的过程。用严谨一点的数学表达，可以写成这样：
p = (a0， a1， …， at) = plan(E， g; Θ， P)，其中E代表环境，g是目标，Θ是LLM的参数，P是任务提示。
传统上，规划方法主要分为两大阵营：一类是基于符号的方法（比如PDDL），另一类是基于强化学习的方法。但这两种方式都有各自的“软肋”。符号方法需要人工构建模型，过程繁琐；强化学习方法则需要海量的样本进行训练，成本高昂。
而LLM的横空出世，为规划任务打开了一扇新的大门。得益于海量文本数据的训练，LLM展现了令人印象深刻的推理能力、工具使用能力、规划能力以及指令遵循能力。那么，如何才能充分发挥LLM在规划方面的潜力呢？这篇论文将现有的研究归纳为5个主要方向：
任务分解
多路径选择
外部规划器辅助
反思与优化
记忆增强规划
接下来，我们逐一深入这5个研究方向。
任务分解
任务分解的核心思想，其实就是“分而治之”。面对一个复杂的庞然大物，我们不妨先把它拆解成一个个更容易啃的小骨头，然后再逐个规划解决。这个过程可以用下面的公式来抽象：
g0， g1， ...， gn = decompose(E， g; Θ， P)
pi = (ai0， ai1， ...， aim) = sub-plan(E， gi; Θ， P)
任务分解的方法主要分为两种：分解优先和交错分解。
分解优先：先把大任务完全拆解成一个个独立的子目标，然后再挨个儿规划。HuggingGPT就是一个典型代表。它首先把复杂的多模态任务拆成子任务，然后为每个子任务挑选最合适的模型去执行。
交错分解：这种方式更像是“摸着石头过河”，一边分解，一边规划。Chain-of-Thought (CoT) 和 ReAct 都属于这一类。CoT通过一句“Let's think step by step”的提示，引导模型一步步推理；而ReAct则是在“思考”（Thought）和“行动”（Action）之间来回切换。
为了更直观地区分这两种方式，可以参考下面的图示：
两种方法各有千秋。分解优先的方法能帮我们更好地把握大局，但灵活性稍差；交错分解的方法则更灵活，但也有可能在执行过程中偏离最初的目标。
多路径选择
多路径选择的核心思想是“多条腿走路”。它鼓励LLM多想几条备选方案，然后从中挑出最优的那一个。这个过程可以表示为：
P = p1， p2， ...， pn = plan(E， g; Θ， P)
p* = select(E， g， P; Θ， F)
这里的F代表搜索策略，比如树搜索算法。
Tree-of-Thought (ToT) 方法在这方面可谓是将“多思多虑”发挥到了极致。ToT会先生成多条思考路径，构建成一个树状结构，然后利用搜索算法（如广度优先搜索BFS或深度优先搜索DFS）来选出最佳路径。
用一个简单的例子来说明ToT的运作方式。假设我们要解决“如何准备一次完美的野餐”：
ToT会生成多个这样的“思考树”，然后通过评估每个节点的质量，最终选择一条最佳的行动路线。
外部规划器辅助
尽管LLM能力强大，但在一些特定领域的问题上，专门化的工具往往有它不可替代的优势。外部规划器辅助方法，正是为了结合LLM和传统规划器的长处。这个过程可以表示为：
h = formalize(E， g; Θ， P)
p = plan(E， g， h; Φ)
其中Φ代表外部规划器，h代表经过形式化处理的信息。
LLM+P是一个典型的例子。它先让LLM把自然语言描述的问题，转换成PDDL（Planning Domain Definition Language）格式，然后再交给专门的PDDL求解器去生成计划。
我们用一个搬箱子的机器人任务来演示这个过程：
LLM将自然语言任务转化为PDDL：
(define (problem box-moving)
(：domain robot-world)
(：objects
box1 box2 - box
room1 room2 - room
robot1 - robot)
(：init
(at robot1 room1)
(at box1 room1)
(at box2 room1))
(：goal
(and (at box1 room2)
(at box2 room2))))
PDDL求解器生成计划：
1. (move robot1 room1 room2)
2. (move robot1 room2 room1)
3. (pick robot1 box1 room1)
4. (move robot1 room1 room2)
5. (drop robot1 box1 room2)
6. (move robot1 room2 room1)
7. (pick robot1 box2 room1)
8. (move robot1 room1 room2)
9. (drop robot1 box2 room2)
这种方法把LLM的语言理解能力和专门规划器的高效性结合在了一起，特别适合那些有明确约束条件的任务。
反思与优化
反思与优化的核心思想是“失败是成功之母”。它鼓励LLM在遭遇挫折后进行复盘，并优化原有的计划。这个过程可以表示为：
p0 = plan(E， g; Θ， P)
ri = reflect(E， g， pi; Θ， P)
pi+1 = refine(E， g， pi， ri; Θ， P)
Reflexion方法就是一个典型代表。它在ReAct的基础上增加了一个评估器，一旦检测到错误，LLM就会生成自我反思，帮助纠正偏差。
让我们用一道数学题来具体说明这个过程：
问题：一个长方形的长是8米，宽是6米，求它的面积。
初始计划 p0：
确定长方形的长：8米
确定长方形的宽：6米
使用公式：面积 = 长 + 宽
计算：8 + 6 = 14
得出结果：面积是14平方米
执行结果：错误
反思 r1：我犯了一个计算错误。长方形的面积应该用乘法计算，而不是加法。我需要修改计算步骤。
优化计划 p1：
确定长方形的长：8米
确定长方形的宽：6米
使用公式：面积 = 长 * 宽
计算：8 * 6 = 48
得出结果：面积是48平方米
执行结果：正确
正是通过这种“反思-优化”的循环，LLM Agent得以不断提升自身的规划能力。
记忆增强规划
记忆增强规划的核心思想是“温故而知新”。它通过给LLM增加额外的记忆模块，来存储有价值的信息（如常识知识、过往经验等），在规划时提供辅助。这个过程可以表示为：
m = retrieve(E， g; M)
p = plan(E， g， m; Θ， P)
这里的M代表记忆模块。
记忆增强的方法主要分为两类：基于RAG（检索增强生成）的方法和基于微调的方法。
基于RAG的方法：将记忆存储在外部数据库中，规划时根据相关性去检索。
基于微调的方法：则是把经验样本直接用来微调LLM，相当于把记忆内化到了模型参数中。
假设我们要教LLM Agent如何泡一杯完美的咖啡。这两种方法的区别在于：
基于RAG的方法，会在外部数据库里存好各种咖啡制作方法和技巧；接到泡咖啡的任务时，它会去检索相关信息，再据此生成计划。
基于微调的方法，需要先收集大量泡咖啡的成功经验；然后用这些经验去微调LLM；之后，被微调过的LLM一接到泡咖啡的任务，就能直接生成计划。
两种方法各有优劣。RAG方法更灵活，可以随时更新知识，但这取决于检索算法的准确性。微调方法能更好地融合知识，但更新成本太高，而且难以保留细粒度的信息。
总结与展望
通过以上5个方向的探索，研究者们已经极大地提升了LLM Agent的规划能力。但挑战依然存在，比如：
幻觉问题：LLM可能会生成一些听起来合理但根本行不通的计划。
可行性问题：模型可能会忽略一些关键的前提条件。
效率问题：如何生成更高效的、耗时更短的计划，仍然是个难题。
多模态反馈：如何处理图像、音频等非文本形式的反馈信息。
细粒度评估：现有的评估方法往往太过粗糙，难以准确衡量规划的好坏。
为了更直观地理解这些挑战和未来的研究方向，可以参考下面的图示：
最后，来看看论文中给出的一些实验结果。作者在4个基准任务上评估了6种基于提示的方法，结果如下表所示：
| 方法 | ALFWorld | ScienceWorld | HotPotQA | FEVER |
|---|---|---|---|---|
| ZeroShot-CoT | N/A | N/A | 0.01 | 0.39 |
| FewShot-CoT | 0.43 | 16.58 | 0.32 | 0.61 |
| CoT-SC | 0.57 | 15.24 | 0.33 | 0.62 |
| SayCan | 0.60 | 12.36 | N/A | N/A |
| ReAct | 0.57 | 15.05 | 0.34 | 0.63 |
| Reflexion | 0.71 | 19.39 | 0.39 | 0.68 |
从结果中，可以得出几个有意思的结论：
反思机制（Reflexion）在大多数任务上表现最好。这充分说明，反思确实能显著提升规划的准确性。
零样本方法（ZeroShot-CoT）在复杂任务上的表现不尽如人意。这表明，对于那些复杂的任务，提供一些示例或额外信息还是很有必要的。
任务复杂度对方法的影响很大。比如，在相对简单的FEVER任务上，各方法的表现差异不大；但在复杂的ALFWorld和ScienceWorld任务上，差距就十分明显了。
性能与计算成本往往成正比。Reflexion方法虽然性能最好，但它的token消耗也是最高的。这提醒我们，在实际应用中，需要在性能和成本之间找到一个平衡点。
这些实验结果为我们提供了很多有价值的参考。它们不仅验证了各种方法的有效性，也为我们指明了未来的研究方向。现在，我们用“智能家居助手”这个具体的案例，来综合理解这些方法是如何协同工作的。
假设我们要开发一个智能家居助手，它需要帮助用户完成各种家务任务。
任务分解：当用户说“我要举办一个生日派对”时，助手可能会这样分解任务：
确定宾客名单
准备食物和饮料
装饰房间
安排娱乐活动
准备礼物
多路径选择：对于“准备食物”这个子任务，助手可能会生成多个方案：
方案A：自己烹饪
方案B：订购外卖
方案C：找专业餐饮服务
然后根据用户的喜好、预算、时间等因素选择最佳方案。
外部规划器辅助：对于“安排娱乐活动”这个子任务，助手可能会调用专门的活动规划API，获取适合的游戏和活动建议。
反思与优化：假设助手最初建议的装饰方案是“用气球装饰”，但执行时发现家里没有气球。这时，助手会反思并优化方案，比如“用彩纸和鲜花替代气球”。
记忆增强：助手会记住用户的偏好和往年的派对经验。比如，如果去年的巧克力蛋糕很受欢迎，今年可能会再次推荐。
结语
我们共同深入探讨了LLM Agent在规划能力方面的最新研究进展。从任务分解到记忆增强，每一种方法都为提升LLM的规划能力提供了独特的视角。重要的是，这些方法并非相互排斥，它们完全可以相互结合，构建出更加强大的规划系统。未来，我们应该继续探索如何更好地利用LLM的潜力，同时也要正视现有方法的局限性。例如，如何解决幻觉问题，如何更好地处理多模态输入，如何在保证性能的同时提高计算效率，这些都是值得我们深入研究的方向。
当然，在关注技术本身的同时，我们也必须重视LLM Agent在实际应用中的伦理和安全问题。随着这些智能体变得越来越强大，如何确保它们的行为符合人类的价值观和伦理准则，将成为一个至关重要的课题。