📖 AI 总结

本文提出 TopoPlanner，一种面向 LLM 智能体的拓扑一致性任务规划框架。现有规划器在处理顺序或 DAG 结构时表现良好，但难以应对真实验证—修正循环、分支汇聚合并以及可复用中间状态等复杂工作流模式。TopoPlanner 将工具依赖图提升为细胞工作流复形，通过余层一致的细胞检索获取与请求相关的闭合子复形，并在其上进行多维结构推理，最终将细胞表示与规划 LLM 对接以生成工具序列。作者在四个工具规划基准上，针对循环、合并及循环—合并三类拓扑引导工作流开展实验，结果显示该方法在不同本地 LLM 骨干上均持续优于基于提示和图增强的基线。该工作为 LLM 智能体在复杂依赖场景下的工具编排提供了新的拓扑建模范式。

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