Triple-S: A Collaborative Multi-LLM Framework for Solving Long-Horizon Implicative Tasks in Robotics

📄 arXiv: 2508.07421v1 📥 PDF

作者: Zixi Jia, Hongbin Gao, Fashe Li, Jiqiang Liu, Hexiao Li, Qinghua Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-10

备注: Accepted to IROS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Triple-S框架以解决机器人长时间隐含任务中的错误问题

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

关键词: 大型语言模型 机器人控制 长时间任务 协作框架 任务成功率 演示库更新 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在长时间隐含任务中容易出现API参数、注释和顺序错误，导致任务失败。
  2. 本文提出的Triple-S框架通过多个LLM的协作，采用简化-解决-总结的闭环过程，提升任务成功率。
  3. 实验结果显示，Triple-S在LDIP数据集上成功执行了89%的任务，验证了其在模拟和真实环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

利用大型语言模型（LLMs）编写机器人控制策略代码的研究引起了广泛关注。然而，在长时间隐含任务中，这种方法常常导致API参数、注释和顺序错误，从而导致任务失败。为了解决这一问题，本文提出了一种协作的Triple-S框架，涉及多个LLM。通过上下文学习，不同的LLM在闭环的简化-解决-总结过程中承担特定角色，有效提高了长时间隐含任务的成功率和鲁棒性。此外，本文还提出了一种新的演示库更新机制，通过成功案例学习，使其能够推广到之前失败的任务。我们在长时间桌面隐含放置（LDIP）数据集上验证了该框架，在各种基线模型中，Triple-S在可观察和部分可观察场景中成功执行了89%的任务。模拟和真实机器人环境中的实验进一步验证了Triple-S的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在长时间隐含任务中，利用大型语言模型（LLMs）编写策略代码时出现的API参数、注释和顺序错误等问题，这些问题常导致任务失败。

核心思路：Triple-S框架通过协作多个LLM，利用上下文学习，使不同的LLM在任务执行中承担特定角色，从而在简化、解决和总结的闭环过程中提高任务的成功率和鲁棒性。

技术框架：Triple-S框架包括三个主要模块：简化模块负责将任务简化为可处理的子任务，解决模块利用LLMs生成解决方案，最后总结模块整合结果并更新演示库。

关键创新：本文的关键创新在于引入了协作的多LLM框架和新的演示库更新机制，使得系统能够从成功案例中学习并推广到之前失败的任务，这一设计显著提高了任务的成功率。

关键设计：在框架中，LLMs的角色分配和任务简化策略是关键设计要素，此外，演示库的更新机制通过成功案例的反馈进行动态调整，以增强系统的适应性和泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，Triple-S框架在长时间桌面隐含放置（LDIP）数据集上成功执行了89%的任务，较基线模型有显著提升，尤其在可观察和部分可观察场景中均表现出色，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化任务执行和人机协作等。通过提高机器人在复杂任务中的成功率，Triple-S框架能够在工业、服务和家庭等多个场景中发挥重要作用，未来可能推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Leveraging Large Language Models (LLMs) to write policy code for controlling robots has gained significant attention. However, in long-horizon implicative tasks, this approach often results in API parameter, comments and sequencing errors, leading to task failure. To address this problem, we propose a collaborative Triple-S framework that involves multiple LLMs. Through In-Context Learning, different LLMs assume specific roles in a closed-loop Simplification-Solution-Summary process, effectively improving success rates and robustness in long-horizon implicative tasks. Additionally, a novel demonstration library update mechanism which learned from success allows it to generalize to previously failed tasks. We validate the framework in the Long-horizon Desktop Implicative Placement (LDIP) dataset across various baseline models, where Triple-S successfully executes 89% of tasks in both observable and partially observable scenarios. Experiments in both simulation and real-world robot settings further validated the effectiveness of Triple-S. Our code and dataset is available at: https://github.com/Ghbbbbb/Triple-S.