PlanAhead：计划表示方式如何影响LLM网页智能体表现

LLM网页智能体在探索、关键步骤遗漏和任务约束敏感性上存在不足，现有研究认为这些失败源于规划弱点，但自然语言计划表示的影响尚未被系统探索。PlanAhead提出静态规划-执行框架，自动将WebArena任务分为三个难度级别，并在困难任务上评估四种计划表示（顺序子目标、叙事、伪代码、清单）对多模态LLM智能体（OpenAI、阿里巴巴、Google）的影响。引入两个新指标：达成率和解决任务一致性，发现计划形式和底层LLM都显著影响智能体的鲁棒性和任务成功率。