核心发现
方法论
该方法设计了CoRE语言，结构化自然语言指令，结合大语言模型（如GPT-4、Mixtral）作为解释器，支持信息检索和外部工具调用。通过定义步骤类型（过程、决策、终止）实现流程控制，利用外部存储减少冗余。采用逐步执行策略，结合提示工程，确保指令的准确执行。系统在OpenAGI基准上验证，表现优于传统方法，尤其在复杂任务中的适应性和效率显著提升。
关键结果
- 在OpenAGI数据集上，CoRE结合GPT-4作为解释器，在平均得分上优于Zero-shot和Chain-of-Thought（CoT）策略，平均性能提升约20%以上，任务完成率达92.31%。
- 使用Mixtral作为解释器时，CoRE在任务2（BERT评分）上达到了0.2593，明显优于对比方法，显示其在多模型环境中的鲁棒性。
- 通过引入外部工具调用，系统在信息检索和任务执行的准确性方面显著改善，特别是在需要实时数据和领域知识的场景中表现优异。
研究意义
该研究突破了自然语言编程的瓶颈，将自然语言、伪代码和流程控制统一在同一表示体系中，极大降低了非专业用户的编程门槛。利用大语言模型作为解释器，结合外部工具，有效弥补模型在特定领域知识和实时信息获取上的不足，为智能代理的构建提供了新思路。此技术推动了AI在自动化、智能决策和人机交互中的应用，有望引领下一代智能系统的发展方向。
技术贡献
核心技术创新在于提出统一的CoRE语言，整合自然语言、伪代码和流程控制，提供逻辑结构化指令表达。系统设计了基于提示工程的逐步执行机制，结合外部存储和工具调用，增强模型的任务适应性。采用多模型验证，展示了在不同LLM（如GPT-4、Mixtral）中的优越性能。该方案在保证解释性和灵活性的同时，提高了复杂任务的执行效率，为未来多模态、多任务AI代理提供了基础架构。
新颖性
首次提出将自然语言、伪代码和流程编程融合于单一的结构化表示体系，利用大语言模型作为解释器实现多类型程序的统一执行。这一创新突破了传统自然语言编程对语法限制的局限，强调逻辑结构和流程控制的可解释性，显著提升了系统的通用性和扩展性。与现有的基于规则或纯模型生成的方法不同，CoRE强调人机合作和外部工具的结合，为智能代理的构建提供了新范式。
局限性
- 系统目前依赖手工设计的程序指令，存在效率瓶颈，且在自然语言表达模糊时可能导致理解偏差。
- 对大模型的依赖增加了计算成本，尤其在多轮交互和复杂任务中，响应时间较长。
- 在特定专业领域或实时信息需求场景下，外部工具调用的效果受限于工具的覆盖范围和接口设计。
未来方向
未来将探索自动化生成自然语言程序的方法，结合强化学习和自监督技术提升指令的表达准确性。还将优化模型与外部工具的集成效率，拓展多模态输入支持，增强系统在复杂环境中的适应性。此外，计划在更大规模、多样化任务集上验证系统的泛化能力，推动其在工业自动化、智能助手等领域的落地应用。
AI 总览摘要
随着人工智能的发展，自然语言编程逐渐成为研究热点。传统编程语言虽具高效性，但门槛较高，难以普及。近年来，基于大语言模型（如GPT-4、Mixtral）的自然语言理解能力显著提升，为自然语言编程提供了新可能。本文提出的CoRE系统，创新性地将自然语言、伪代码和流程控制统一在一种结构化表示中，利用大模型作为解释器，支持多任务、多场景的智能代理构建。
系统设计了基于提示工程的逐步执行机制，结合外部存储和工具调用，有效应对模型在特定领域知识和实时信息获取上的不足。通过在OpenAGI基准上的实验，结果显示，CoRE在任务完成率和准确性方面优于传统方法，尤其在复杂、多步骤任务中表现出更强的适应性和效率。
这一研究不仅推动了自然语言编程的理论发展，也为实际应用中的智能代理提供了技术基础。未来，自动化指令生成、多模态支持和多任务扩展将成为研究重点，助力AI在自动化、决策支持和人机交互等领域的深度融合。尽管如此，系统仍面临程序自动生成和模型成本的挑战，未来需在效率和泛化能力上持续优化。
深度分析
研究背景
自然语言处理和编程技术的结合经历了从规则匹配到深度学习的演变。早期方法依赖模板和规则，缺乏灵活性。近年来，深度学习模型如Seq2Seq、Transformer极大提升了自然语言理解能力。大模型如GPT-4的出现，使得自然语言与编程的融合成为可能，推动了自然语言编程（NLPg）研究。已有工作如NL2Code、Semantic Parsing等，解决了部分语义理解难题，但在多任务、多场景应用中仍面临挑战。传统方法多依赖特定语法或规则，难以适应复杂逻辑和流程控制。随着AI代理的兴起，需求转向支持多模态、多任务的通用系统，促使研究不断向统一、结构化的表达方式发展。
核心问题
自然语言具有模糊、歧义和冗长的特点，难以直接作为程序指令。现有方法多依赖规则或模板，限制了表达能力和扩展性。如何将自然语言指令结构化、逻辑化，支持流程控制和多任务执行，成为核心难题。此外，模型在特定领域知识和实时信息获取方面存在不足，限制了应用范围。解决这些问题需要设计统一的表示体系，结合外部存储和工具调用，确保指令的准确性和执行的可靠性。如何在保证解释性和灵活性的基础上，实现高效、通用的自然语言程序执行，是当前研究的关键难点。
核心创新
本研究创新点在于提出统一的CoRE语言，将自然语言、伪代码和流程控制融合为一种结构化表示，支持多类型程序的表达与执行。系统利用大模型作为解释器，结合提示工程实现逐步执行，支持信息检索和外部工具调用，解决模型在专业知识和实时信息方面的局限。该方案区别于传统的规则或纯模型生成方法，强调逻辑结构和流程可解释性，提升系统的适应性和扩展性。创新还在于引入多模型验证机制，确保不同场景下的鲁棒性，为智能代理的构建提供了新思路。
方法详解
- �� 设计CoRE语言：定义步骤名称、类型（过程、决策、终止）、指令内容及连接关系，结构化自然语言指令。
- �� 逐步执行机制：利用大模型作为解释器，结合提示工程，逐步解析指令，执行每个步骤。
- �� 信息检索：在执行前，从外部存储中检索相关上下文，减少模型输入负担。
- �� 工具调用：根据指令需求，调用外部API或工具，补充模型知识和实时数据。
- �� 流程控制：通过决策步骤实现条件分支和循环，确保流程的逻辑性。
- �� 多模型验证：在不同模型（如GPT-4、Mixtral）上验证系统性能，确保鲁棒性。
实验设计
采用OpenAGI基准数据集，评估系统在多任务、多场景下的表现。比较基线包括Zero-shot、CoT和Few-shot策略。指标涵盖任务完成率、BERT评分、CLIP评分等。实验中调优模型参数，验证不同模型的适应性。通过消融实验分析信息检索、工具调用对性能的影响。结果显示，CoRE在平均得分和任务成功率方面优于对比方法，尤其在复杂多步骤任务中表现突出。
结果分析
系统在OpenAGI上实现了92.31%的任务完成率，优于传统方法20%以上。结合GPT-4时，平均性能提升约25%，在多模型环境中表现稳定。引入外部工具后，信息检索准确率提升显著，特别是在实时数据需求场景中。多模型验证表明，系统具有良好的泛化能力，能适应不同模型的解释能力差异。实验还验证了流程控制和外部存储对复杂任务执行的关键作用。
应用场景
该系统可广泛应用于智能助手、自动化流程、知识问答等场景。用户只需用自然语言描述任务，系统自动生成流程，调用工具完成任务。适用于企业自动化、教育培训、智能客服等行业，降低技术门槛，提升效率。未来还可结合多模态输入，实现图像、语音等多源信息的理解与处理，推动智能系统的普及。
局限与展望
当前系统依赖手工设计的指令，自动生成指令的准确性和效率仍待提升。模型在处理模糊或歧义指令时可能出现理解偏差。外部工具调用受限于接口设计和覆盖范围，难以满足所有实时需求。计算成本较高，尤其在多轮交互中响应时间较长。未来需优化指令自动生成、模型效率和多模态支持，以实现更广泛的应用。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象你在厨房做菜，所有食谱都用自然语言写成，比如“把鸡肉切块，放入锅中煮”。但厨房里的厨师（模型）可能不懂所有细节。于是，你设计了一套“厨房语言”，把每一步都写得很清楚，还规定了流程，比如“先切鸡肉，再煮”。这个系统就像一个聪明的厨师，能理解你的自然语言指令，按照流程一步步做菜，还能用工具（比如电饭煲、微波炉）帮忙。它会记住之前的步骤，知道下一步该做什么。这样，即使你不懂厨艺，也能轻松做出美味佳肴。这个方法让每个人都能用自然语言“编程”，不用学复杂的代码，就能让AI帮你完成任务。
简单解释 像给14岁少年讲一样
想象你在学校里写作业，你告诉你的朋友（AI）：“帮我找出所有数学题的答案，然后写成一份报告。”可是你的朋友不懂所有的题目细节。于是，你用一种特别的“写作指南”告诉他怎么做：先找题目，记住答案，再写总结。这份指南就像我们设计的“程序”，告诉AI每一步怎么做。AI会用它的聪明大脑（大模型）理解你的指令，然后一步步完成任务。它还能用工具，比如搜索引擎或计算器，帮忙解决难题。这样，即使你不懂编程，也能用自然语言让AI帮你完成复杂的任务，就像用简单的指令控制机器人一样。是不是很酷？
原文摘要
Since their inception, programming languages have trended towards greater readability and lower barriers for programmers. Following this trend, natural language can be a promising type of programming language that provides great flexibility and usability and helps towards the democracy of programming. However, the inherent vagueness, ambiguity, and verbosity of natural language pose significant challenges in developing an interpreter that can accurately understand the programming logic and execute instructions written in natural language. Fortunately, recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in interpreting complex natural language. Inspired by this, we develop a novel system for Code Representation and Execution (CoRE), which employs LLM as interpreter to interpret and execute natural language instructions. The proposed system unifies natural language programming, pseudo-code programming, and flow programming under the same representation for constructing language agents, while LLM serves as the interpreter to interpret and execute the agent programs. In this paper, we begin with defining the programming syntax that structures natural language instructions logically. During the execution, we incorporate external memory to minimize redundancy. Furthermore, we equip the designed interpreter with the capability to invoke external tools, compensating for the limitations of LLM in specialized domains or when accessing real-time information. This work is open-source at https://github.com/agiresearch/CoRE, https://github.com/agiresearch/OpenAGI, and https://github.com/agiresearch/AIOS.