S5-HES Agent: Society 5.0-driven Agentic Framework to Democratize Smart Home Environment Simulation

📄 arXiv: 2603.01554v1 📥 PDF

作者: Akila Siriweera, Janani Rangila, Keitaro Naruse, Incheon Paik, Isuru Jayanada

分类: cs.AI

发布日期: 2026-03-02

备注: 12 pages, 9 figures, and Journal

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出S5-HES Agent，一个基于Society 5.0的智能家居环境模拟框架，旨在普及智能家居研究。

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

关键词: 智能家居模拟 Society 5.0 大型语言模型 检索增强生成 代理 自然语言处理 物联网安全

📋 核心要点

  1. 现有智能家居模拟器需要深厚的技术积累，适应性有限，缺乏自动化演进，难以满足Society 5.0的整体需求。
  2. S5-HES Agent通过自主AI编排，利用可互换的LLM协调专用代理，实现自然语言驱动的智能家居模拟配置。
  3. 实验表明，RAG管道检索效果接近最优，模拟设备行为与真实IoT数据一致，模拟引擎可扩展，为研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个基于Society 5.0的智能家居环境模拟代理（S5-HES Agent）框架，旨在通过自主AI编排来革新传统的智能家居模拟。该框架通过可互换的大型语言模型（LLM）协调专门的代理，从而实现自然语言驱动的端到端智能家居模拟配置，无需编程专业知识。利用检索增强生成（RAG）管道，结合语义、关键词和混合搜索来检索智能家居知识。对S5-HES Agent的全面评估表明，RAG管道实现了接近最优的检索保真度，模拟的设备行为和威胁场景与真实世界的物联网数据集相符，并且模拟引擎在各种家庭配置中可预测地扩展，为Society 5.0智能家居研究奠定了稳定的基础。源代码已在MIT许可下发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能家居模拟器存在技术门槛高、适应性差、缺乏自动化演进等问题，阻碍了安全、能源、健康、气候和社会经济等领域的研究人员高效地进行模拟和实验。这些限制使得智能家居研究难以普及，无法充分发挥Society 5.0的潜力。

核心思路：S5-HES Agent的核心思路是通过引入代理（Agent）和大型语言模型（LLM），实现智能家居模拟的自动化和易用性。利用自然语言作为用户接口，降低了使用门槛，使得非专业人士也能进行智能家居环境的模拟和实验。通过RAG管道，框架能够检索并利用丰富的智能家居知识，提高模拟的真实性和准确性。

技术框架：S5-HES Agent框架包含以下主要模块：1) 自然语言接口：用户通过自然语言描述智能家居场景和需求。2) LLM协调的代理：多个专门的代理通过LLM进行协调，负责不同的任务，如设备配置、行为模拟、威胁建模等。3) 检索增强生成（RAG）管道：用于检索智能家居知识，包括设备信息、行为模式、安全漏洞等。RAG管道采用语义、关键词和混合搜索相结合的方式，提高检索的准确性和覆盖率。4) 模拟引擎：负责执行模拟，并生成相应的输出。

关键创新：S5-HES Agent的关键创新在于其agentic架构和自然语言驱动的配置方式。传统的智能家居模拟器通常需要用户编写复杂的代码或配置文件，而S5-HES Agent通过LLM和代理的协作，实现了自然语言驱动的端到端模拟配置，大大降低了使用门槛。此外，RAG管道的引入使得框架能够利用丰富的智能家居知识，提高了模拟的真实性和准确性。

关键设计：RAG管道的关键设计包括：1) 知识库的构建：收集和整理智能家居领域的知识，包括设备信息、行为模式、安全漏洞等。2) 检索策略：采用语义、关键词和混合搜索相结合的方式，提高检索的准确性和覆盖率。3) LLM的选择和微调：选择合适的LLM，并针对智能家居领域进行微调，提高其理解和生成能力。4) 代理的设计：设计专门的代理，负责不同的任务，如设备配置、行为模拟、威胁建模等。代理之间通过LLM进行协调，实现协同工作。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，S5-HES Agent的RAG管道实现了接近最优的检索保真度，保证了知识获取的准确性。模拟的设备行为和威胁场景与真实世界的物联网数据集相符，验证了模拟的真实性。此外，模拟引擎在各种家庭配置中可预测地扩展，证明了框架的稳定性和可扩展性。这些结果表明S5-HES Agent为Society 5.0智能家居研究提供了一个可靠的平台。

🎯 应用场景

S5-HES Agent可应用于智能家居安全研究，例如模拟各种攻击场景并评估防御策略；也可用于能源管理研究，例如优化设备调度以降低能耗；还可用于健康监测研究，例如模拟老年人在家中的行为并评估健康风险。该框架的普及将促进智能家居技术的创新和应用，最终提升人们的生活质量。

📄 摘要（原文）

The smart home is a key domain within the Society 5.0 vision for a human-centered society. Smart home technologies rapidly evolve, and research should diversify while remaining aligned with Society 5.0 objectives. Democratizing smart home research would engage a broader community of innovators beyond traditional limited experts. This shift necessitates inclusive simulation frameworks that support research across diverse fields in industry and academia. However, existing smart home simulators require significant technical expertise, offer limited adaptability, and lack automated evolution, thereby failing to meet the holistic needs of Society 5.0. These constraints impede researchers from efficiently conducting simulations and experiments for security, energy, health, climate, and socio-economic research. To address these challenges, this paper presents the Society 5.0-driven Smart Home Environment Simulator Agent (S5-HES Agent), an agentic simulation framework that transforms traditional smart home simulation through autonomous AI orchestration. The framework coordinates specialized agents through interchangeable large language models (LLMs), enabling natural-language-driven end-to-end smart home simulation configuration without programming expertise. A retrieval-augmented generation (RAG) pipeline with semantic, keyword, and hybrid search retrieves smart home knowledge. Comprehensive evaluation on S5-HES Agent demonstrates that the RAG pipeline achieves near-optimal retrieval fidelity, simulated device behaviour and threat scenarios align with real-world IoT datasets, and simulation engine scales predictably across home configurations, establishing a stable foundation for Society 5.0 smart home research. Source code is available under the MIT License at https://github.com/AsiriweLab/S5-HES-Agent.