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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''大型语言模型辅助规划的重要性'''：论文强调了将[[大型语言模型]]（LLMs）整合到[[AI]]规划和决策系统中的重要性，尤其是在处理复杂、现实世界场景时，LLMs的广泛世界知识和常识推理能力是关键。
# '''现有方法的局限性'''：尽管LLMs在自动化规划中表现出色，但许多现有方法仍局限于特定领域，如家庭任务或迷宫导航，对于更广泛的应用场景，需要新的框架来利用LLMs的能力。
# '''规划基准数据集和方法的评估'''：论文通过批判性地检查现有的[[规划]]基准数据集和方法，揭示了在规划中使用语言模型时存在的挑战，并提出了利用LLMs解决现实世界规划问题的潜在方向。
# '''规划问题的形式化'''：论文提供了规划问题的数学公式化，讨论了[[规划领域定义语言]]（PDDL）的使用，并调查了流行的基准和方法。
# '''LLMs在规划中的作用'''：论文探讨了LLMs在规划中的作用，包括作为规划器和辅助工具，以及它们在生成和优化规划方案中的能力。
# '''规划方法的分类'''：论文将方法分为[[LLM-as-Planner]]和[[LLM-as-Facilitator]]两类，前者直接利用LLMs生成规划方案，后者则将LLMs作为其他规划算法的辅助工具。
# '''LLMs在规划中的挑战'''：论文讨论了使用LLMs进行规划时面临的挑战，包括模型的固有限制、模型更新导致的行为变化、提高鲁棒性的策略、理解物理约束和解决延迟问题。
# '''LLMs规划能力的争议'''：论文指出，尽管LLMs在执行规划任务方面的能力存在争议，但它们在生成规划方案方面仍然发挥着建设性作用，尤其是在与外部验证器或人机交互过程中。
这些结论展示了LLMs在[[AI规划]]领域的潜力，尤其是在需要高级推理和决策制定的复杂任务中，LLMs可以作为强大的辅助工具。