PortAgent: LLM-driven Vehicle Dispatching Agent for Port Terminals

📄 arXiv: 2512.14417v1 📥 PDF

作者: Jia Hu, Junqi Li, Weimeng Lin, Peng Jia, Yuxiong Ji, Jintao Lai

分类: cs.AI

发布日期: 2025-12-16

💡 一句话要点

PortAgent：基于LLM的港口车辆调度智能体，提升跨港口迁移能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 车辆调度系统 大型语言模型 自动化集装箱码头 迁移学习 虚拟专家团队

📋 核心要点

  1. 现有车辆调度系统(VDS)在不同港口间的迁移性差，依赖专家经验和大量特定数据，部署耗时。
  2. PortAgent利用大型语言模型(LLM)构建虚拟专家团队(VET)，模拟专家进行VDS迁移，降低数据依赖。
  3. 通过检索增强生成(RAG)获取少量示例，结合自动VDS设计流程和自我纠正循环，实现快速部署。

📝 摘要（中文）

车辆调度系统(VDS)对于自动化集装箱码头(ACT)的运营效率至关重要。然而，由于其在不同码头之间的低迁移性，VDS的广泛商业化受到阻碍。这种迁移性挑战源于三个限制：高度依赖港口运营专家、对特定码头数据的高需求以及耗时的人工部署过程。本文利用大型语言模型(LLM)的出现，提出了一种由LLM驱动的车辆调度智能体PortAgent，该智能体可以完全自动化VDS的迁移工作流程。它具有三个特点：(1)不需要港口运营专家；(2)对数据的需求低；(3)部署速度快。具体来说，通过虚拟专家团队(VET)消除了对专家的依赖。VET与四个虚拟专家（包括知识检索器、建模器、编码器和调试器）协作，模拟人类专家团队进行VDS迁移工作流程。这些专家通过少样本示例学习方法专注于终端VDS领域。通过这种方法，专家能够从一些VDS示例中学习VDS领域知识。这些示例通过检索增强生成(RAG)机制检索，从而降低了对特定码头数据的高需求。此外，在这些专家之间建立了一个自动VDS设计工作流程，以避免额外的人工干预。在这个工作流程中，创建了一个受LLM Reflexion框架启发的自我纠正循环。

🔬 方法详解

问题定义：现有车辆调度系统(VDS)在自动化集装箱码头(ACT)的部署面临迁移性问题。具体来说，不同港口的运营环境差异大，导致VDS需要针对每个港口进行定制化开发和部署。这需要大量的港口运营专家参与，并且需要收集大量的特定港口数据进行模型训练，部署过程耗时且成本高昂。现有方法难以实现VDS在不同港口之间的快速迁移和推广。

核心思路：PortAgent的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的强大能力，构建一个虚拟专家团队(VET)，模拟人类专家进行VDS的迁移工作。通过少样本学习和检索增强生成(RAG)技术，降低对特定港口数据的依赖。同时，建立一个自动化的VDS设计流程，减少人工干预，实现VDS的快速部署。这样设计的目的是为了解决现有VDS迁移性差、依赖专家和数据的问题，降低部署成本和时间。

技术框架：PortAgent的整体架构包含以下几个主要模块：1) 虚拟专家团队(VET)：由知识检索器、建模器、编码器和调试器四个虚拟专家组成。2) 检索增强生成(RAG)：用于从少量示例中检索相关知识，为VET提供领域知识。3) 自动VDS设计流程：VET中的专家协同工作，自动完成VDS的设计、编码和调试。4) 自我纠正循环：借鉴LLM Reflexion框架，通过自我评估和反馈，不断优化VDS的设计。整个流程旨在自动化VDS的迁移过程，减少人工干预。

关键创新：PortAgent最重要的技术创新点在于利用LLM构建虚拟专家团队(VET)，模拟人类专家进行VDS的迁移工作。与现有方法相比，PortAgent不需要依赖大量的港口运营专家，也不需要收集大量的特定港口数据。通过少样本学习和RAG技术，可以快速适应新的港口环境。此外，自动VDS设计流程和自我纠正循环进一步提高了VDS的部署效率和性能。

关键设计：知识检索器使用向量数据库存储VDS示例，通过计算语义相似度检索相关示例。建模器根据检索到的示例，利用LLM生成VDS的模型描述。编码器将模型描述转换为可执行的代码。调试器对代码进行测试和调试，并根据测试结果进行反馈和优化。自我纠正循环通过LLM评估VDS的性能，并根据评估结果调整VDS的设计。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提出了PortAgent，一个基于LLM的车辆调度智能体，旨在解决VDS在不同港口间迁移性差的问题。通过构建虚拟专家团队和自动化VDS设计流程，降低了对专家和数据的依赖，实现了VDS的快速部署。具体的实验结果和性能数据在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

PortAgent可应用于自动化集装箱码头(ACT)的车辆调度系统(VDS)快速部署和迁移。它降低了对港口运营专家和大量数据的依赖，加速了VDS在不同港口的应用。未来，该技术有望扩展到其他需要定制化部署的智能系统，例如智能交通、智能制造等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Vehicle Dispatching Systems (VDSs) are critical to the operational efficiency of Automated Container Terminals (ACTs). However, their widespread commercialization is hindered due to their low transferability across diverse terminals. This transferability challenge stems from three limitations: high reliance on port operational specialists, a high demand for terminal-specific data, and time-consuming manual deployment processes. Leveraging the emergence of Large Language Models (LLMs), this paper proposes PortAgent, an LLM-driven vehicle dispatching agent that fully automates the VDS transferring workflow. It bears three features: (1) no need for port operations specialists; (2) low need of data; and (3) fast deployment. Specifically, specialist dependency is eliminated by the Virtual Expert Team (VET). The VET collaborates with four virtual experts, including a Knowledge Retriever, Modeler, Coder, and Debugger, to emulate a human expert team for the VDS transferring workflow. These experts specialize in the domain of terminal VDS via a few-shot example learning approach. Through this approach, the experts are able to learn VDS-domain knowledge from a few VDS examples. These examples are retrieved via a Retrieval-Augmented Generation (RAG) mechanism, mitigating the high demand for terminal-specific data. Furthermore, an automatic VDS design workflow is established among these experts to avoid extra manual interventions. In this workflow, a self-correction loop inspired by the LLM Reflexion framework is created