GenPlanX. Generation of Plans and Execution

要約

古典的なAI計画手法は、複雑なタスクのアクションのシーケンスを生成します。
ただし、自然言語を使用して提供された場合、計画タスクを理解する能力がありません。
大規模な言語モデル（LLMS）の出現により、人間とコンピューターの相互作用に新しい能力が導入されました。
計画タスクのコンテキストでは、LLMは他の用途の中で人間の意図を解釈するのに特に良いことが示されています。
このペーパーでは、LLMSを計画タスクの自然言語ベースの説明に統合し、実行および監視フレームワークとともに古典的なAI計画エンジンと統合するGenPlanxを紹介します。
オフィス関連のタスクでユーザーを支援する際のGenPlanxの有効性を実証し、シームレスなヒューマンアイコラボレーションを通じてワークフローを合理化し、生産性を向上させる可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Classical AI Planning techniques generate sequences of actions for complex tasks. However, they lack the ability to understand planning tasks when provided using natural language. The advent of Large Language Models (LLMs) has introduced novel capabilities in human-computer interaction. In the context of planning tasks, LLMs have shown to be particularly good in interpreting human intents among other uses. This paper introduces GenPlanX that integrates LLMs for natural language-based description of planning tasks, with a classical AI planning engine, alongside an execution and monitoring framework. We demonstrate the efficacy of GenPlanX in assisting users with office-related tasks, highlighting its potential to streamline workflows and enhance productivity through seamless human-AI collaboration.

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