Modelagem de Domínio Adaptativa com Modelos de Linguagem: Uma Abordagem Multiagente para Planejamento de Tarefas
Adaptive Domain Modeling with Language Models: A Multi-Agent Approach to Task Planning
June 24, 2025
Autores: Harisankar Babu, Philipp Schillinger, Tamim Asfour
cs.AI
Resumo
Apresentamos o TAPAS (Task-based Adaptation and Planning using AgentS), um framework multiagente que integra Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) com planejamento simbólico para resolver tarefas complexas sem a necessidade de modelos de ambiente definidos manualmente. O TAPAS emprega agentes especializados baseados em LLMs que colaboram para gerar e adaptar modelos de domínio, estados iniciais e especificações de objetivos conforme necessário, utilizando mecanismos estruturados de chamada de ferramentas. Por meio dessa interação baseada em ferramentas, agentes subsequentes podem solicitar modificações de agentes anteriores, permitindo a adaptação a novos atributos e restrições sem a necessidade de redefinição manual do domínio. Um agente de execução no estilo ReAct (Reason+Act), aliado à tradução de planos em linguagem natural, faz a ponte entre planos gerados dinamicamente e as capacidades de robôs no mundo real. O TAPAS demonstra um desempenho robusto em domínios de planejamento de referência e no ambiente simulado VirtualHome.
English
We introduce TAPAS (Task-based Adaptation and Planning using AgentS), a
multi-agent framework that integrates Large Language Models (LLMs) with
symbolic planning to solve complex tasks without the need for manually defined
environment models. TAPAS employs specialized LLM-based agents that
collaboratively generate and adapt domain models, initial states, and goal
specifications as needed using structured tool-calling mechanisms. Through this
tool-based interaction, downstream agents can request modifications from
upstream agents, enabling adaptation to novel attributes and constraints
without manual domain redefinition. A ReAct (Reason+Act)-style execution agent,
coupled with natural language plan translation, bridges the gap between
dynamically generated plans and real-world robot capabilities. TAPAS
demonstrates strong performance in benchmark planning domains and in the
VirtualHome simulated real-world environment.