본 논문은 완전 관측 가능 환경이 아닌, 불완전하고 신뢰할 수 없는 정보를 가진 부분 관측 가능 환경에서의 계획 문제를 해결하기 위해 PDDLego+ 프레임워크를 제안합니다. LLM을 사용하여 환경을 PDDL(Planning Domain Definition Language)로 형식화하는 기존 연구와 달리, PDDLego+는 제로샷 방식으로 반복적인 형식화, 계획, 확장, 그리고 PDDL 표현의 개선을 수행합니다. 기존의 궤적 데이터 없이도 작동하며, 두 개의 텍스트 기반 시뮬레이션 환경에서 목표 달성 성공률 향상 및 문제 복잡성에 대한 강건성을 보여줍니다. 또한, 성공적인 시도 후에 획득한 도메인 지식이 향후 작업에 도움이 됨을 보여줍니다.
