Autonomous Control Leveraging LLMs: An Agentic Framework for Next-Generation Industrial Automation
作者: Javal Vyas, Mehmet Mercangoz
分类: cs.AI, cs.MA, eess.SY
发布日期: 2025-07-03
💡 一句话要点
提出基于LLM的Agent框架，用于下一代工业自动化中的离散规划与连续控制统一。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 工业自动化 故障恢复 过程控制 有限状态机 Agent框架 化学工程
📋 核心要点
- 现代化工过程复杂性增加，劳动力短缺和故障场景复杂，传统自动化方法难以应对。
- 提出基于LLM的Agent框架，将离散故障恢复规划和连续过程控制统一在单个架构中，实现符号推理与自适应控制的结合。
- 实验表明，该框架在故障恢复规划和过程控制方面均表现出色，优于传统方法和开源LLM。
📝 摘要（中文）
现代化工过程日益复杂，同时面临劳动力短缺和复杂的故障场景，这需要将符号推理与自适应控制相结合的新型自动化范式。本文提出了一个统一的Agent框架，该框架利用大型语言模型（LLM）在单个架构中实现离散故障恢复规划和连续过程控制。我们采用有限状态机（FSM）作为可解释的操作范围：LLM驱动的规划Agent通过FSM提出恢复序列，仿真Agent执行并检查每个转换，验证器-重提示循环迭代地改进无效计划。在案例研究1中，在180个随机生成的不同大小的FSM（4-25个状态，4-300个转换）中，GPT-4o和GPT-4o-mini在五次重提示内实现了100%的有效路径成功率，在准确性和延迟方面均优于开源LLM。在案例研究2中，相同的框架调节实验室TCLab平台（及其数字孪生）上的双加热器输入，以在持续的不对称扰动下维持目标平均温度。与经典PID控制相比，基于LLM的控制器获得了相似的性能，而消融提示循环揭示了其在处理非线性动力学中的关键作用。我们分析了关键的失效模式，例如指令遵循失误和粗略的ODE近似。我们的结果表明，通过结构化反馈和模块化Agent，LLM可以统一高层符号规划和低层连续控制，为化学工程中具有弹性的、语言驱动的自动化铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现代化工过程中日益增长的复杂性，以及劳动力短缺和复杂故障场景带来的挑战。现有自动化方法难以同时处理高层符号推理和低层连续控制，缺乏灵活性和适应性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和规划能力，构建一个统一的Agent框架，将离散故障恢复规划和连续过程控制集成在一起。通过结构化反馈和模块化Agent，LLM可以更好地理解和控制复杂的化工过程。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) LLM驱动的规划Agent：负责通过有限状态机（FSM）提出故障恢复序列。2) 仿真Agent：负责执行和检查FSM中的每个转换。3) 验证器-重提示循环：负责迭代地改进无效的计划。整个流程通过FSM作为可解释的操作范围，实现LLM对过程的理解和控制。
关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM应用于同时进行高层符号规划和低层连续控制。与传统的控制方法相比，该框架能够更好地处理复杂的非线性动力学和不确定性，并具有更强的适应性和鲁棒性。此外，使用FSM作为中间表示，提高了系统的可解释性。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 使用GPT-4o和GPT-4o-mini等先进的LLM作为规划Agent。2) 设计验证器-重提示循环，通过结构化反馈来纠正LLM的错误。3) 使用有限状态机（FSM）作为可解释的操作范围，将复杂的控制任务分解为一系列可管理的步骤。4) 针对具体的化工过程，设计合适的仿真环境和控制策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在案例研究1中，GPT-4o和GPT-4o-mini在180个随机生成的FSM上，在五次重提示内实现了100%的有效路径成功率，优于开源LLM。在案例研究2中，基于LLM的控制器在实验室TCLab平台上，与经典PID控制相比，获得了相似的温度控制性能，同时验证了提示循环在处理非线性动力学中的关键作用。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种工业自动化场景，尤其是在化工、制药、能源等复杂过程中。通过利用LLM的强大能力，可以实现更智能、更灵活、更可靠的自动化控制，提高生产效率，降低运营成本，并减少人为错误。未来，该框架有望扩展到其他领域，如机器人、智能制造等。
📄 摘要（原文）
The increasing complexity of modern chemical processes, coupled with workforce shortages and intricate fault scenarios, demands novel automation paradigms that blend symbolic reasoning with adaptive control. In this work, we introduce a unified agentic framework that leverages large language models (LLMs) for both discrete fault-recovery planning and continuous process control within a single architecture. We adopt Finite State Machines (FSMs) as interpretable operating envelopes: an LLM-driven planning agent proposes recovery sequences through the FSM, a Simulation Agent executes and checks each transition, and a Validator-Reprompting loop iteratively refines invalid plans. In Case Study 1, across 180 randomly generated FSMs of varying sizes (4-25 states, 4-300 transitions), GPT-4o and GPT-4o-mini achieve 100% valid-path success within five reprompts-outperforming open-source LLMs in both accuracy and latency. In Case Study 2, the same framework modulates dual-heater inputs on a laboratory TCLab platform (and its digital twin) to maintain a target average temperature under persistent asymmetric disturbances. Compared to classical PID control, our LLM-based controller attains similar performance, while ablation of the prompting loop reveals its critical role in handling nonlinear dynamics. We analyze key failure modes-such as instruction following lapses and coarse ODE approximations. Our results demonstrate that, with structured feedback and modular agents, LLMs can unify high-level symbolic planningand low-level continuous control, paving the way towards resilient, language-driven automation in chemical engineering.