ReAcTreeは、複雑な目標をより管理しやすいサブゴールに分解する階層的タスク計画手法です。この手法は、動的に構築されるエージェントツリー内でのエージェントノードによって各サブゴールを処理し、制御フローノードがエージェントノードの実行戦略を調整します。新たに統合した二つのメモリシステム（エピソードメモリと作業メモリ）により、エージェントノードは目標に特化した例や環境に特化した観察を提供します。この手法は、WAH-NLおよびALFREDデータセットでの実験において、ReActなどの強力なベースラインを一貫して上回る結果を示し、特にWAH-NLではQwen 2.5 72Bを用いて61%の成功率を達成、ReActの31%をほぼ倍増させました。この成果により、長期的なタスク計画におけるFFMエージェントの性能が向上しました。