Building Knowledge from Interactions: An LLM-Based Architecture for Adaptive Tutoring and Social Reasoning

📄 arXiv: 2504.01588v1 📥 PDF

作者: Luca Garello, Giulia Belgiovine, Gabriele Russo, Francesco Rea, Alessandra Sciutti

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-04-02

备注: Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

💡 一句话要点

提出基于LLM的交互式架构，用于自适应辅导和社交推理机器人

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

关键词: 人机交互 大型语言模型 机器人辅导 社交推理 记忆系统

📋 核心要点

  1. 现有机器人难以在辅导等场景中进行自适应、社交互动和目标导向的交互。
  2. 利用LLM构建机器人代理，结合记忆系统，实现社交对话、任务指导和目标激励的平衡。
  3. 实验验证了系统在复杂交互管理、自主训练任务驱动和上下文记忆构建方面的能力。

📝 摘要（中文）

为了使机器人能够进行自适应、具有社交互动性以及目标导向的交互，本研究提出了一种多模态、认知驱动的框架，旨在提升基于大型语言模型（LLM）的自主决策能力，应用于社交和任务导向的人机交互（HRI）场景。具体而言，我们开发了一个基于LLM的机器人教练代理，它能够平衡社交对话、任务指导和目标驱动的激励。为了进一步增强自主性和个性化，我们引入了一个记忆系统，用于选择、存储和检索经验，从而促进基于不同交互中构建的知识进行泛化推理。初步的HRI用户研究和使用合成数据集的离线实验验证了该方法的有效性，证明了系统管理复杂交互、自主驱动训练任务以及构建和检索上下文记忆的能力，从而推动了社交智能机器人的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的将机器人集成到日常场景（如辅导或体育训练）中的方法，难以实现机器人与人类进行自适应、具有社交互动性以及目标导向的交互。大型语言模型（LLM）虽然在类人交流方面表现出潜力，但其独立使用受到记忆约束和上下文不连贯性的限制。因此，需要一种能够克服这些限制，并能使机器人更好地理解和响应人类需求的框架。

核心思路：本研究的核心思路是构建一个多模态、认知驱动的框架，该框架利用LLM进行决策，并通过引入记忆系统来增强LLM的上下文理解和长期记忆能力。通过这种方式，机器人可以根据过去的经验进行泛化推理，从而实现更自然、更有效的交互。这种设计旨在平衡社交互动和任务指导，使机器人能够更好地适应用户的需求和偏好。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) LLM驱动的代理，负责生成对话和决策；2) 多模态输入模块，用于感知环境和用户状态；3) 记忆系统，用于存储和检索交互经验；4) 行为执行模块，用于控制机器人的动作和表达。整个流程如下：机器人首先通过多模态输入模块感知环境和用户状态，然后将这些信息传递给LLM驱动的代理。代理根据当前状态和记忆系统中的相关经验，生成对话和决策，并通过行为执行模块控制机器人的动作和表达。

关键创新：该研究的关键创新在于将LLM与记忆系统相结合，从而使机器人能够构建和利用交互经验。这种方法克服了LLM的记忆约束和上下文不连贯性问题，并使机器人能够进行更具个性化和适应性的交互。此外，该框架还采用了多模态输入，使机器人能够更好地理解用户的需求和偏好。

关键设计：记忆系统采用了一种基于语义相似度的检索机制，用于选择、存储和检索相关的交互经验。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。损失函数的设计也未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

初步的HRI用户研究和使用合成数据集的离线实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该系统能够管理复杂的交互，自主驱动训练任务，并构建和检索上下文记忆，从而推动了社交智能机器人的发展。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括教育、医疗保健和客户服务。例如，可以开发个性化的机器人辅导系统，根据学生的学习进度和偏好提供定制化的指导。在医疗保健领域，可以利用机器人提供情感支持和康复指导。此外，该技术还可以应用于客户服务领域，提供更自然、更有效的客户交互体验。

📄 摘要（原文）

Integrating robotics into everyday scenarios like tutoring or physical training requires robots capable of adaptive, socially engaging, and goal-oriented interactions. While Large Language Models show promise in human-like communication, their standalone use is hindered by memory constraints and contextual incoherence. This work presents a multimodal, cognitively inspired framework that enhances LLM-based autonomous decision-making in social and task-oriented Human-Robot Interaction. Specifically, we develop an LLM-based agent for a robot trainer, balancing social conversation with task guidance and goal-driven motivation. To further enhance autonomy and personalization, we introduce a memory system for selecting, storing and retrieving experiences, facilitating generalized reasoning based on knowledge built across different interactions. A preliminary HRI user study and offline experiments with a synthetic dataset validate our approach, demonstrating the system's ability to manage complex interactions, autonomously drive training tasks, and build and retrieve contextual memories, advancing socially intelligent robotics.