2025_NIPS_Wide-Horizon Thinking and Simulation-Based Evaluation for Real-World LLM Planning with Mul

文章核心内容与创新点总结

核心内容

本文聚焦大语言模型（LLMs）在真实世界规划任务（以旅行规划为核心场景）中的应用挑战，提出“宽视域思维”（wide-horizon thinking）替代传统“长视域思维”（long-horizon thinking），通过多维度规划框架（MAoP） 解决多约束整合问题，并设计基于智能体仿真的评估基准（Travel-Sim） ，实现对规划方案的因果一致性与个性化评估。

创新点

1. 提出MAoP框架：引入“策略师-规划师”协作模式，策略师先分解规划需求为多维度并生成指导，再整合为连贯蓝图，规划师按蓝图分轮次深入分析，提升多约束处理能力与推理扩展性。
2. 区分两种思维范式：明确长视域思维（适用于数学推理等深度单轨迹任务）与宽视域思维（适用于旅行规划等多维度并行约束任务）的差异，验证宽视域思维在真实世界规划中的优越性。
3. 设计Travel-Sim评估基准：基于智能体仿真模拟真实旅行过程，整合实时交通、旅行博客等真实世界信息，引入动态 stamina 引擎与多粒度评估（POI级/每日/全程），解决传统静态评估忽略因果依赖的缺陷。