연구진은 시각-언어 내비게이션(VLN) 에이전트의 오류 누적 문제를 해결하기 위해 ReflectVLN 프레임워크를 제안했어요.
ReflectVLN은 의도 및 실행 에이전트 간의 양방향 상호 작용을 통해 의사 결정을 조직하며, 오류 발생 시 복구 계획을 생성하고 실행해요.
Action Chain-of-Thought(Action-CoT) 훈련 방식을 통해 시간적으로 일관된 의사 결정과 해석 가능한 중간 단계를 가능하게 하며, 표준 VLN 벤치마크에서 성능 향상을 보였어요.