LLM Maze Agent框架提供了一個基於Python的環境,用於構建能夠利用大型語言模型導航網格迷宮的智能代理。通過結合模塊化環境介面、思路鏈提示模板和啟發式規劃,代理迭代詢問LLM以決定移動方向,適應障礙物並更新其內部狀態表示。支持OpenAI和Hugging Face模型的開箱即用,並可配置迷宮生成和逐步調試,方便實驗不同策略。研究人員可以調整獎勵函數、定義自定義觀測空間,並視覺化代理路徑來分析推理過程。這種設計使得LLM Maze Agent成為評估LLM驅動規劃、教授AI概念和基準測試空間推理任務的多功能工具。