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研究人员提出智能体规划框架CGAP
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AI 综述
2026年11月2日，研究人员在 arXiv 发布论文，提出名为 CGAP 的智能体规划方法，旨在解决大语言模型依赖试错调用工具的问题。该方法将工具目录确定性编译为 PDDL 模型并由经典规划器进行求解；在执行期间，由大语言模型补全具体调用，并通过确定性检查拦截违规操作，最后借助大语言模型验证器核验交付结果。实验结果显示，在 ToolSandbox、ComplexFuncBench 以及 BFCL multi-turn 等基准测试中，CGAP 相比标准工具调用智能体最高提升了 28.9 分。
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最新进展11月2日 13:00
研究人员发布CGAP框架，通过经典规划器求解与检查拦截优化工具调用，性能最高提升28.9分。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.AICGAP：基于能力扎根的智能体规划
研究人员提出智能体规划方法 CGAP，将工具目录确定性编译为 PDDL 模型并由经典规划器求解，解决大语言模型依赖试错调用工具的问题。执行期间由 LLM 补全具体调用并以确定性检查拦截违规，最终通过 LLM 验证器核验交付结果。在 ToolSandbox、ComplexFuncBench、BFCL multi-turn 等基准上，CGAP 较标准工具调用智能体最高提升 28.9 分。
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