定性数值规划是广义规划的重要抽象模型，旨在计算能同时解决多个实例的通用计划。近期研究表明，大语言模型能够作为广义规划器发挥作用。本研究进一步探究大语言模型能否作为QNP抽象生成器，用于解决广义规划问题，并研究如何通过自动化调试来修正生成的抽象。

研究团队提出了一种提示协议：向大语言模型输入一个广义规划域及训练任务，提示其生成抽象特征，并进一步将初始状态、动作集和目标抽象为QNP问题。同时，设计了一种自动化调试方法，用于检测抽象中的错误，并引导大语言模型对抽象进行修正。

实验结果表明，在自动化调试方法的适当引导下，部分大语言模型能够生成有用的QNP抽象。这项工作为大语言模型在复杂规划问题中的抽象生成能力提供了新的探索方向。