在本文中，根據任務的複雜度自動選擇使用符號規劃器或MCTS LLM規劃器的過程主要依賴於對子問題大小的估計。具體來說，當子問題的大小（|Pi|）被認為是適中的時候，可以使用符號規劃器來精確解決該子問題。這一判斷通常是基於最小描述長度（MDL）度量，雖然在實踐中，推導MDL可能相當困難。因此，研究者們可以通過實驗測量在樣本子問題上運行MCTS LLM規劃器或符號規劃器所花費的計劃時間來進行估算。如果這一估算值足夠高，則認為該子問題是複雜的，進而選擇MCTS LLM規劃器；反之，則使用符號規劃器。這種自動選擇的策略不僅提高了規劃的效率，還能在不同複雜度的任務中保持較高的成功率。