LLM-PFCアプローチは、人間の前頭前野（PFC）のモジュール構造に着想を得ており、複数の特化したLLMモジュールが協力して計画能力を向上させる点で他のAIシステムと異なります。従来の手法では、トークンレベルで探索することが一般的であったが、LLM-PFCでは自然言語に基づいた抽象レベルでタスク状態を予測し、意思決定する方法が取られています。また、このアプローチは制御された処理（system 2）に焦点を当てており、PFC依存性（すなわち「system 1」よりも高次な処理）と関連付けられる要素を組み込んでいます。