M-Plan：结合记忆编排的 LLM Agent 全面规划框架
英文标题：M-Plan: Comprehensive Planning For LLM Agents with Memory Arrangement
针对大语言模型（LLM）智能体在单轮任务表现优异但在长程任务中受限的难题，研究提出了 M-Plan 规划框架。该方法重点关注在缺乏先验训练的环境下，如何通过记忆编排机制来突破单一 LLM 的核心局限。该成果为提升自主 Agent 在复杂长流程场景中的状态持久化与全局规划能力提供了关键技术路径。
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中文
M-Plan：结合记忆编排的 LLM Agent 全面规划框架
arXiv 编号：arXiv:2610.27032v1
发布类型：最新提交（new）
摘要
基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）近期在单轮任务中展现出了卓越的性能，但在长程任务（long-horizon tasks）中依然面临严峻挑战，尤其是在缺乏预先训练的环境中。单一 LLM 的一个核心局限性在于……
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