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: 生物机器人 大型语言模型 人机交互 自然语言处理 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人难以有效整合生物信息，缺乏对环境变化的自适应能力。
  2. Plantbot利用LLM作为桥梁，连接植物感知与机器人行动，实现生物-机器人协同。
  3. 通过自然语言通信，Plantbot将植物状态转化为机器人行为，自主响应环境变化。

📝 摘要（中文）

本文介绍Plantbot，一种混合生命形式，它通过大型语言模型（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的能力作为混合接口，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动作，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：现有机器人系统在与生物系统交互时，面临着数据异构和信息理解的挑战。传统方法难以将植物的生理状态（如土壤湿度、温度）有效地转化为机器人可执行的动作，缺乏对环境变化的自适应能力。因此，如何构建一个能够理解植物状态并自主采取行动的生物-机器人集成系统是一个关键问题。

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，可以将植物的生理状态转化为机器人可以理解的指令，从而实现生物-机器人之间的无缝交互。这种方法的核心在于利用LLM的通用性，将不同模态的数据统一到自然语言空间中。

技术框架：Plantbot的整体架构包含以下几个主要模块：1) 感知模块：负责收集植物的生理数据，如土壤湿度、温度等。2) 视觉模块：负责捕捉植物周围环境的视觉信息。3) 对话模块：利用LLM将感知和视觉信息转化为自然语言描述。4) 行动模块：根据对话模块的输出，控制机器人的行动，如浇水、移动等。这些模块异步运行，并通过自然语言进行通信。

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。传统方法通常需要针对特定的生物系统和机器人系统进行定制化设计，而Plantbot通过LLM实现了跨领域的通用性。此外，Plantbot还引入了“规范性”的概念，将植物的需求融入到机器人的行为中，使其能够自主地响应环境变化。

关键设计：Plantbot的关键设计包括：1) LLM的选择：选择具有较强自然语言理解和生成能力的LLM，如GPT-3或类似模型。2) 自然语言协议的设计：设计一套清晰、简洁的自然语言协议，用于模块之间的通信。3) 行动模块的控制策略：设计合理的控制策略，将LLM的输出转化为机器人的具体行动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Plantbot通过LLM实现了植物与机器人的有效集成，能够自主响应环境变化。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但其创新性的架构和概念验证实验表明，Plantbot在生物-机器人协同方面具有巨大的潜力。未来的研究可以进一步评估Plantbot在实际应用中的性能表现，并与其他基线方法进行比较。

🎯 应用场景

Plantbot具有广泛的应用前景，例如精准农业、环境监测和智能温室管理。它可以根据植物的实际需求进行精准灌溉和施肥，提高农作物的产量和质量。此外，Plantbot还可以用于监测环境变化，及时发现并解决问题。未来，Plantbot有望成为一种新型的智能农业助手，帮助农民提高生产效率和降低成本。

📄 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.