arXiv · AI· Tuo Zhang, Alin-Ionut Popa, Yan Xu, Rui Song, Dimitrios Dimitriadis·· 5 小时前AI 评分32
PIVOT框架通过迭代细化轨迹弥合LLM智能体规划与执行间的偏差
PIVOT: Bridging Planning and Execution in LLM Agents via Trajectory Refinement
AI 导读
在DeepPlanning和GAIA基准测试中，PIVOT达到SOTA性能，结合人工反馈时约束满足率相对提升最高达94%。 该框架包含PLAN、INSPECT、EVOLVE、VERIFY四阶段，比同类细化方法节省3-5倍token消耗。 基于反馈的轨迹优化被确认为缓解自主智能体系统规划-执行鸿沟的有效方法论。
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