GRASP: Generating, Revising, and Assessing for Strategic Planning with Agentic AI
GRASP：面向战略规划的生成、修订与评估智能体框架
🧭 LLM Agent 多阶段战略规划优化
University of Maryland, College Park · NEC Laboratories America, Inc.
通过生成宏观指南、隔离探索局部策略、独立评估轨迹，提升LLM在复杂规划任务上的可靠性
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/搜索推荐 Agent 工作流中，把“全局策略生成”“局部候选探索”“结果评估”拆成独立上下文模块，避免把所有约束塞进同一个 prompt，减少长指令下的约束冲突和注意力衰减。
- 借鉴 GenPlan 将业务规则、推荐 policy、多目标约束预编译为宏指南，后续生成或改写 query/文案/推荐策略时只引用指南，不重复展开全部细节，可提升长链路规划的稳定性。
- RevPlan 的隔离探索思路可用于多策略 A/B 生成：在单独上下文中为不同用户分群或场景生成候选推荐策略，互不干扰，再通过 VerPlan 式多准则判别器（转化、多样性、GMV）过滤排序。
- 若你的团队在做多任务 Agent（如同时优化点击率、转化率、停留时长），可参考 GRASP 的上下文隔离与正则化机制，缓解多任务性能坍塌，尤其适合生成式推荐或自动营销文案生成的复杂规划场景。