arXiv论文提出TopoPlanner任务规划方法

发生了什么

据arXiv cs.AI报道，一篇新论文提出TopoPlanner，这是一种拓扑一致的任务规划框架，旨在解决LLM智能体在处理验证-修正循环、收敛分支合并和可重用中间状态等复杂工作流模式时的挑战。该方法将工具依赖图提升为细胞工作流复形，并利用其作为拓扑感知上下文进行LLM工具规划。TopoPlanner通过余层一致的细胞检索获取请求相关的闭合子复形，对检索到的拓扑执行多维结构推理，并将生成的细胞表示与规划器LLM接口以生成工具序列。在包含拓扑引导循环、合并及循环合并工作流的四个工具规划基准测试中，该方法在不同本地LLM骨干网络上均显示出优于基于提示和图增强基线的性能。