Gala：面向文本到模型翻译的全局LLM代理
人工智能
2025-10-06 v2
摘要
自然语言描述的优化或满意性问题难以翻译为正确的MiniZinc模型，因为该过程需要逻辑推理和约束编程专业知识。我们引入Gala，一个以全局代理方法解决此挑战的框架：多个专门的大型语言模型（LLM）代理按全局约束类型分解建模任务。每个代理都专注于检测和生成特定类型的全局约束代码，而最终的组装代理则将这些约束片段集成到完整的MiniZinc模型中。通过将问题分解为更小、更明确的子任务，每个LLM都处理更简单的推理挑战，从而可能降低整体复杂度。我们对几种LLM进行初始实验，显示其对抗基线方法（如一次性提示和链式思考提示）表现更佳。最后，我们概述了一项综合性的未来工作路线图，突出了潜在的改进方向和提升路径。
引用
@article{arxiv.2509.08970,
title = {Gala: Global LLM Agents for Text-to-Model Translation},
author = {Junyang Cai and Serdar Kadioglu and Bistra Dilkina},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.08970},
year = {2025}
}