LODGE는 자율 에이전트가 해석 가능한 계획을 생성하여 장기적인 작업을 해결할 수 있도록 돕는 도메인 모델을 연구한다. 개방형 환경에서 단일 일반 도메인 모델로는 다양한 작업을 처리할 수 없으므로, 에이전트는 즉시 작업별 모델을 생성해야 한다. LLM은 이러한 도메인을 생성할 수 있지만, 높은 오류율로 인해 적용에 제약이 있다. LODGE는 LLM 및 환경 기반 자율 도메인 학습을 위한 프레임워크로, 계층적 추상화와 자동 시뮬레이션을 활용하여 추상화 계층 간 및 모델과 환경 간의 불일치를 식별하고 수정한다. LODGE는 작업에 구애받지 않고, 시뮬레이터와 일반 실행 가능한 하위 수준 기술 집합에 대한 접근만을 가정하여 술어, 연산자, 사전 조건 및 효과를 생성한다. 실험 결과, LODGE는 기존 방법보다 정확한 도메인 모델과 높은 작업 성공률을 보였으며, 적은 환경 상호 작용과 인간 피드백 또는 시연이 필요하지 않았다.
