旅行规划涉及酒店、交通、餐饮等多方面因素，传统语言模型在此类复杂问题上表现欠佳。某实验室研究团队创新性地将大型语言模型(LLM)与可满足性模理论(SMT)求解器结合，开发出新型规划框架。

该框架通过四个步骤实现智能规划：

1. LLM解析用户自然语言需求
2. 自动转换为可执行的Python代码
3. 调用各类API获取实时数据
4. SMT求解器进行约束满足计算

当遇到无法满足的约束条件时，系统能准确识别冲突点并提供修改建议。测试显示，该方法在TravelPlanner数据集上的通过率达到90%以上，远超传统方法的10%。研究还验证了该框架在物流分配、旅行商问题等其他领域的适用性。

关键技术突破包括：

• 自然语言到数学约束的自动转换
• 实时数据采集与多约束优化
• 冲突检测与智能建议生成
• 支持多轮交互式修改

该成果已发表于计算语言学会议，为复杂规划问题提供了新的解决方案。研究团队表示，这种结合符号推理与神经网络的混合方法，在需要严格验证的场景中展现出独特优势。