Multi-Agent Systems for Robotic Autonomy with LLMs
作者: Junhong Chen, Ziqi Yang, Haoyuan G Xu, Dandan Zhang, George Mylonas
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-05-09
备注: 11 pages, 2 figures, 5 tables, submitted for publication
💡 一句话要点
提出基于LLM的多智能体系统，实现机器人任务分析、设计与路径生成
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 大型语言模型 机器人设计 强化学习 任务分析 机器人控制 自动化
📋 核心要点
- 现有机器人系统开发效率低，对专业知识要求高，阻碍了其广泛应用。
- 利用LLM构建多智能体框架，分别负责任务分析、机器人设计和强化学习控制策略生成。
- 实验表明，该系统能根据任务输入设计可行的机器人和控制策略，提升开发效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的多智能体框架，用于构建机器人任务分析、机械设计和路径生成的集成系统。该框架包含三个核心智能体：任务分析器、机器人设计器和强化学习设计器。输出以多模态结果（如代码文件或技术报告）的形式呈现，以增强可理解性和可用性。为了比较泛化能力，我们使用GPT和DeepSeek的模型进行了实验。结果表明，该系统可以在提供适当的任务输入时设计出可行的机器人和控制策略，展现出在研究和工业应用中提高机器人系统开发效率和可访问性的巨大潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统开发流程复杂，需要大量人工干预和专业知识，导致开发周期长、成本高，且难以适应快速变化的任务需求。现有方法在任务理解、机器人设计和控制策略生成方面存在瓶颈，缺乏一个能够自动化、集成化的解决方案。
核心思路：利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言理解和生成能力，构建一个多智能体系统，将复杂的机器人开发任务分解为多个子任务，并由不同的智能体分别负责。通过智能体之间的协作，实现机器人任务分析、机械设计和路径生成的自动化流程。
技术框架：该框架包含三个核心智能体：1) 任务分析器：负责理解用户输入的任务需求，并将其转化为机器人可以理解的形式化描述。2) 机器人设计器：根据任务需求，设计机器人的机械结构，包括关节数量、连杆长度等参数。3) 强化学习设计器：为设计的机器人生成控制策略，使其能够完成指定的任务。整个流程以用户输入任务需求开始，最终输出可执行的代码文件或技术报告。
关键创新：该方法的核心创新在于将大型语言模型应用于机器人开发的各个环节，实现了任务分析、机器人设计和控制策略生成的端到端自动化。与传统方法相比，该方法无需人工干预，能够显著提高开发效率和降低开发成本。此外，多智能体架构使得系统具有更好的模块化和可扩展性。
关键设计：任务分析器使用LLM进行任务理解和意图识别，输出结构化的任务描述。机器人设计器利用LLM生成机器人结构参数，并进行物理可行性验证。强化学习设计器使用LLM生成强化学习环境和奖励函数，并训练机器人控制策略。具体参数设置和网络结构的选择取决于所使用的LLM和强化学习算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统能够根据任务输入设计出可行的机器人和控制策略。通过对比GPT和DeepSeek等不同LLM，验证了该框架的泛化能力。该系统在特定任务上能够显著缩短机器人开发周期，降低开发成本，并提高机器人性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业自动化、服务机器人、医疗机器人等领域。通过自动化机器人设计和控制策略生成，可以降低机器人开发门槛，加速机器人应用落地。未来，该技术有望实现机器人按需定制，满足不同场景下的个性化需求，推动机器人技术的普及和发展。
📄 摘要（原文）
Since the advent of Large Language Models (LLMs), various research based on such models have maintained significant academic attention and impact, especially in AI and robotics. In this paper, we propose a multi-agent framework with LLMs to construct an integrated system for robotic task analysis, mechanical design, and path generation. The framework includes three core agents: Task Analyst, Robot Designer, and Reinforcement Learning Designer. Outputs are formatted as multimodal results, such as code files or technical reports, for stronger understandability and usability. To evaluate generalizability comparatively, we conducted experiments with models from both GPT and DeepSeek. Results demonstrate that the proposed system can design feasible robots with control strategies when appropriate task inputs are provided, exhibiting substantial potential for enhancing the efficiency and accessibility of robotic system development in research and industrial applications.