SPIN：面向工业任务的结构化 LLM 迭代导航规划

工业 LLM 智能体系统通常将规划与执行分离，然而 LLM 规划器经常产生结构无效或不必要过长的工作流，导致脆弱的失败以及可避免的工具和 API 成本。我们提出了 \texttt{SPIN}，这是一个结合了经过验证的有向无环图 (DAG) 规划与基于前缀的执行控制的规划包装器。\texttt{SPIN} 通过 \texttt{\_validate\_plan\_text} 和修复提示强制执行严格的 DAG 契约，在下游执行之前生成可执行计划，然后增量地评估 DAG 前缀，以便在当前前缀足以回答查询时停止。在 AssetOpsBench 上，涵盖 261 个场景，\texttt{SPIN} 将执行的任务从 1061 个减少到 623 个，并将 \emph{Accomplished} 从 0.638 提高到 0.706，同时将每次运行的工具调用从 11.81 次减少到 6.82 次。在 MCP Bench 上，相同的包装器提高了 GPT OSS1 和 Llama 4 Maverick 的规划、基础和依赖相关的分数。