研究人员提出记忆编排规划框架M-Plan

2026年10月，研究团队在arXiv发表成果，提出结合记忆编排的闭环多智能体综合规划框架M-Plan。该框架采用即插即用设计并结合长短期记忆，旨在解决大语言模型智能体在长周期任务中面临的连续决策与长上下文处理不足问题。在具体运行机制上，M-Plan在执行过程中融合全局里程碑与局部提示构建短期记忆，任务结束后则对信息进行优化重组并存入长期记忆库。实验表明，在ALFWorld、Webshop与PDDL等基准测试中，该框架的准确率和效率表现均优于多种基线方法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。