LLM-gesteuertes End-to-End-Planungsframework mit PDDL

Ein neues, vollständig automatisiertes Planungsframework wurde vorgestellt, das natürliche Sprachbeschreibungen in präzise PDDL-Modelle überführt. Der zentrale Orchestrator wandelt die menschliche Spezifikation in ein PDDL-Domain- und Problemmodell um und nutzt dabei moderne Large Language Models (LLMs), ohne dass ein Mensch in den Prozess eingreifen muss.

Das System setzt auf mehrere Agenten, die das Modell iterativ verfeinern. Sie adressieren typische Planungsherausforderungen wie Zeitbeschränkungen, Optimierungsziele sowie Unklarheiten und Widersprüche, die in der ursprünglichen Spezifikation auftreten können. Durch diese kontinuierliche Anpassung entsteht ein validiertes, konsistentes Planungsproblem.

Anschließend wird das fertige Modell an einen externen Planer übergeben, der einen optimalen Plan erzeugt. Ein abschließendes Modul übersetzt diesen Plan zurück in verständliche natürliche Sprache, sodass die Ergebnisse für Menschen nachvollziehbar bleiben, ohne die Korrektheit der einzelnen Schritte zu beeinträchtigen.

Die Leistungsfähigkeit des Frameworks wurde in einer Vielzahl von Anwendungsfällen demonstriert, darunter der Google NaturalPlan-Benchmark, PlanBench sowie klassische Probleme wie Blocksworld und das Turm‑von‑Hanoi. Es lässt sich mit jedem PDDL‑Planner und Validator wie Fast Downward, LPG, POPF, VAL oder uVAL kombinieren und markiert einen bedeutenden Fortschritt in der LLM‑unterstützten End‑to‑End‑Planung.