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ConPAct：缓解规划者与执行者状态不一致
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv cs.AI 刊出一项研究，提出面向长时程智能体任务的一致规划-执行方法 ConPAct。研究将规划器与执行器对同一任务状态的系统性分歧称为 planner-actor state mismatch（规划者与执行者状态不一致），并据此设计方法：把检测到的矛盾状态反馈给规划与执行两个智能体，同时利用筛选后的一致交互进行微调，以改善二者协调与整体表现。在 MiniGrid 环境中，以 GPT-5.6-sol 作为规划器、terra 作为执行器，任务成功率从 38.6% 提升到 54.4%。目前公开信息仅来自该篇论文，尚无第三方复现或后续进展披露。
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最新进展10月1日 12:00
ConPAct 将矛盾状态反馈给规划与执行智能体并微调，MiniGrid 成功率由 38.6% 升至 54.4%。报道时间线
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10月1日
- arXiv cs.AIConPAct：面向长时程智能体任务的一致规划-执行方法
研究者提出 ConPAct，将检测到的规划器与执行器之间的矛盾状态反馈给两个智能体，并用筛选后的一致交互进行微调，以改善长时程智能体任务的协调与表现。分析将二者对同一任务状态的系统性分歧称为 planner-actor state mismatch；在 MiniGrid 上以 GPT-5.6-sol 和 terra 分别作规划器与执行器，成功率从 38.6% 提升到 54.4%。
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