本研究探讨大型语言模型（LLMs）在规划任务中的应用，发现其在将自然语言目标转化为结构化计划方面表现有限，尤其在数字和物理推理任务中。通过结合传统规划器与LLMs，提出了LLM + P框架，有效解决规划问题。此外，研究开发了基于LLMs的计划能力评估，显示自主生成可执行计划的成功率仅约3%。