数字孪生增强的多尺度规划实现智能体事件响应
评分
77提出数字孪生增强的多尺度规划框架，有效缓解LLM规划中的幻觉与视野限制，方法新颖。
论文结构严谨，包含完整的方法设计和多场景实证对比，但细节未在此摘要中完全展开。
面向真实安全运营场景，显著降低恢复时间并提升恢复率，具有明确工程落地价值。
发布时间临近当前日期，且聚焦LLM与安全自动化这一热门方向，时效性强。
来源为arXiv预印本，未经同行评审但发布在人工智能与语言计算领域权威子库。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
在多场景实证中性能提升显著，且方法设计兼顾理论严谨性与实践可行性。
AI 点评
「这篇论文最值得关注的是把决策理论的严谨性和LLM的灵活性结合起来，不再让模型盲目生成长计划，而是让高层规划和底层执行各司其职。对做安全运营自动化和AI Agent落地的团队来说，这是一个很有参考价值的范式。」
速览
事件响应目前依赖安全运营者使用预定义剧本，决策过程缓慢且劳动密集。本文提出一种基于LLM的原理性规划方法，将决策理论规划与LLM生成的响应命令结合。方法使用rollout规划器计算高层面响应策略，分配安全资源（战术尺度），再由轻量级LLM代理翻译为可执行命令（操作尺度），并通过数字孪生支持战术模拟与操作仿真。在三个攻击场景中，该方法相比前沿LLM基线平均减少15.1%的恢复执行时间，恢复率提升33.6%。
- 提出结合决策理论规划与LLM命令生成的双尺度Agentic事件响应框架。
- 利用数字孪生衔接战术规划（仿真）与操作执行（模拟）。
- 在三个攻击场景中，恢复执行时间平均减少15.1%，恢复率提升33.6%。
正文
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