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Hierarchical task network
Hierarchical task network
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新的AI代理架构使用HTN规划进行动态目标推理
研究人员开发了一种新颖的代理架构，该架构将分层任务网络（HTN）规划集成到目标生命周期过程中进行目标推理。这种方法使智能代理能够在动态环境中持续推理和调整其目标，甚至根据更高级别的目标制定新目标。该系统使用增强的HTN动作表示来管理预期结果与实际结果之间的差异，从而实现自适应任务执行，这一点已通过模拟自动驾驶汽车得到证明。
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新技术对HTN计划进行去排序化，减少排序约束
研究人员已将两种来自经典规划的计划去排序化技术应用于分层任务网络（HTN）规划领域。这些改编后的技术旨在减少计划中动作之间不必要的排序约束，同时保持其有效性。在IPC 2023偏序HTN基准测试上的评估显示，与Optiplan规划器相比，排序约束显著减少，而关键路径长度的减少则不那么明显。