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今天的主题是：
MPO: Boosting LLM Agents with Meta Plan Optimization
Summary
本研究提出了 MPO（Meta Plan Optimization）框架，旨在提升大型语言模型（LLM）智能体的规划能力。 通过整合高级别的 元计划，MPO 提供了一种即插即用的方案，以有效改进智能体的表现。该框架利用智能体任务执行过程中的反馈，持续 优化元计划 的质量。在 ScienceWorld 和 ALFWorld 两个基准任务上的大量实验表明，MPO 框架显著优于现有基线方法，并能增强智能体在未见场景下的 泛化能力。此外，分析表明，MPO 生成的元计划提高了智能体的 任务完成效率 和 计划的质量。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.02682
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