Plantbot: Integrating Plant and Robot through LLM Modular Agent Networks

📄 arXiv: 2509.05338v1 📥 PDF

作者: Atsushi Masumori, Norihiro Maruyama, Itsuki Doi, johnsmith, Hiroki Sato, Takashi Ikegami

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-01

💡 一句话要点

Plantbot：通过LLM模块化代理网络集成植物与机器人，实现自主环境响应。

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

关键词: 植物机器人 大型语言模型 模块化代理网络 生物-机器人集成 自主控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以实现生物系统与机器人系统的有效融合，缺乏统一的通信协议和自主决策能力。
  2. Plantbot利用LLM作为桥梁，将植物的感知信息转化为机器人可执行的动作，构建生物-机器人混合系统。
  3. Plantbot通过模块化LLM代理网络，实现了植物状态到机器人行为的自主映射，展现了环境适应能力。

📝 摘要（中文）

本文介绍Plantbot，一种混合生命形式，通过大型语言模型（LLM）模块网络将活体植物与移动机器人连接起来。每个模块（负责感知、视觉、对话或行动）异步运行，并通过自然语言进行通信，从而实现跨生物和人工领域的无缝交互。该架构利用LLM作为混合接口的能力，其中自然语言充当通用协议，将多模态数据（土壤湿度、温度、视觉环境）转换为语言消息，以协调系统行为。集成的网络将植物状态转化为机器人行动，在传感器-运动回路中安装了规范性，这对于代理至关重要。通过LLM介导的通信结合生物和机器人元素，Plantbot表现为一种具身、自适应的代理，能够自主响应环境条件。这种方法为一种新型的人工生命提供了可能性，其中分散的LLM模块协调能够实现生物和人工系统之间的新型交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在整合生物系统（如植物）和机器人系统时，面临着数据异构、通信困难以及缺乏自主决策能力等挑战。传统的机器人控制方法难以直接应用于生物系统，因为生物系统的状态变化复杂且难以精确建模。因此，如何建立一个能够理解生物系统状态并将其转化为机器人行动的通用框架是一个关键问题。

核心思路：Plantbot的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为生物系统和机器人系统之间的桥梁。LLM能够理解和生成自然语言，从而可以将植物的感知信息（如土壤湿度、温度等）转化为机器人可以理解的指令。这种方法的核心在于将复杂的生物信号转化为易于理解和处理的语言信息，从而实现生物系统和机器人系统的无缝集成。

技术框架：Plantbot的整体架构是一个模块化的代理网络，其中每个模块负责特定的任务，如感知、视觉、对话或行动。这些模块异步运行，并通过自然语言进行通信。具体来说，感知模块负责收集植物的环境信息，视觉模块负责分析植物的视觉图像，对话模块负责生成自然语言描述，行动模块负责执行机器人动作。这些模块通过LLM进行协调，将植物的状态转化为机器人可以执行的行动。

关键创新：Plantbot最重要的技术创新点在于利用LLM作为生物系统和机器人系统之间的通用接口。传统的机器人控制方法通常需要针对特定的生物系统进行定制，而Plantbot通过LLM实现了跨生物和人工领域的通用通信协议。此外，Plantbot的模块化设计使得系统具有高度的可扩展性和灵活性，可以方便地添加或修改模块。

关键设计：Plantbot的关键设计包括LLM的选择、模块之间的通信协议以及机器人控制策略。LLM的选择需要考虑其语言理解和生成能力，以及其在特定领域的知识储备。模块之间的通信协议需要保证信息的准确性和效率。机器人控制策略需要根据植物的状态和环境条件进行调整，以实现最佳的生长状态。

📊 实验亮点

Plantbot通过LLM模块化代理网络，实现了植物状态到机器人行为的自主映射，展现了环境适应能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但该系统成功地将植物的感知信息转化为机器人行动，证明了LLM在生物-机器人集成中的潜力。未来的研究可以进一步量化Plantbot的性能，并与其他控制方法进行比较。

🎯 应用场景

Plantbot技术可应用于精准农业、环境监测、智能温室等领域。通过实时监测植物状态并自动调节环境参数，可以提高农作物产量和质量，降低资源消耗。此外，该技术还可以用于探索生物与机器的协同进化，为新型人工生命的研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

We introduce Plantbot, a hybrid lifeform that connects a living plant with a mobile robot through a network of large language model (LLM) modules. Each module - responsible for sensing, vision, dialogue, or action - operates asynchronously and communicates via natural language, enabling seamless interaction across biological and artificial domains. This architecture leverages the capacity of LLMs to serve as hybrid interfaces, where natural language functions as a universal protocol, translating multimodal data (soil moisture, temperature, visual context) into linguistic messages that coordinate system behaviors. The integrated network transforms plant states into robotic actions, installing normativity essential for agency within the sensor-motor loop. By combining biological and robotic elements through LLM-mediated communication, Plantbot behaves as an embodied, adaptive agent capable of responding autonomously to environmental conditions. This approach suggests possibilities for a new model of artificial life, where decentralized, LLM modules coordination enable novel interactions between biological and artificial systems.