Method Decoration (DeMe): A Framework for LLM-Driven Adaptive Method Generation in Dynamic IoT Environments

📄 arXiv: 2512.21817v1 📥 PDF

作者: Hong Su

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-26

💡 一句话要点

提出DeMe框架，利用LLM驱动的自适应方法生成，解决动态IoT环境中的任务执行问题。

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

关键词: 大型语言模型 物联网 自适应方法生成 动态环境 方法装饰

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在动态IoT环境中生成新方法，且依赖于固定逻辑，无法适应环境变化。
  2. DeMe框架通过显式装饰修改LLM的方法生成路径，装饰来源于行为原则、经验和环境差异。
  3. 实验表明，DeMe使IoT设备在未知或错误条件下能生成更合适的方法。

📝 摘要（中文）

智能物联网系统越来越多地依赖大型语言模型（LLM）来为动态环境生成任务执行方法。然而，现有方法缺乏在面对先前未见情况时系统地产生新方法的能力，并且它们通常依赖于固定的、特定于设备的逻辑，而无法适应不断变化的环境条件。在本文中，我们提出了方法装饰（DeMe），这是一个通用框架，它使用从隐藏目标、累积的学习方法和环境反馈中提取的显式装饰来修改LLM的方法生成路径。与传统的规则增强不同，DeMe中的装饰不是硬编码的；相反，它们是从通用的行为原则、经验和观察到的环境差异中提取的。DeMe使代理能够通过预装饰、后装饰、中间步骤修改和步骤插入来重新调整其方法路径的结构，从而产生上下文感知、安全对齐和环境自适应的方法。实验结果表明，方法装饰使物联网设备能够在面对未知或错误的运行条件时得出更合适的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在动态IoT环境中面临挑战，具体表现为：一是缺乏生成新方法的能力，当遇到之前未曾见过的场景时，无法灵活应对；二是依赖于固定的、设备特定的逻辑，无法适应不断变化的环境条件。这导致了任务执行效率低下，甚至可能出现安全问题。因此，需要一种能够自适应环境变化并生成新方法的通用框架。

核心思路：DeMe的核心思路是利用“方法装饰”来修改LLM的方法生成路径。不同于传统的规则增强，DeMe的装饰不是硬编码的，而是从通用的行为原则、经验和观察到的环境差异中提取的。通过这些装饰，可以引导LLM生成更符合当前环境和任务需求的方法。这种方法的核心在于将环境信息、历史经验和目标显式地融入到方法生成过程中。

技术框架：DeMe框架主要包含以下几个阶段：1. 预装饰：在LLM生成方法之前，根据当前环境和目标，对LLM的输入进行修饰，例如添加上下文信息或约束条件。2. 后装饰：在LLM生成方法之后，对生成的方法进行修正或优化，例如添加安全检查或性能优化步骤。3. 中间步骤修改：在方法执行过程中，根据环境反馈，动态地修改方法的中间步骤。4. 步骤插入：在方法执行过程中，根据环境反馈，动态地插入新的步骤。通过这四个阶段的装饰，DeMe能够生成上下文感知、安全对齐和环境自适应的方法。

关键创新：DeMe的关键创新在于其“方法装饰”的思想。与传统的规则增强方法相比，DeMe的装饰不是硬编码的，而是从通用的行为原则、经验和观察到的环境差异中提取的。这使得DeMe能够更好地适应动态环境，并生成更符合当前环境和任务需求的方法。此外，DeMe还提供了一种通用的框架，可以应用于不同的LLM和IoT设备。

关键设计：DeMe的关键设计包括：1. 装饰提取：如何从行为原则、经验和环境差异中提取有效的装饰。这通常需要领域专家的知识和经验。2. 装饰应用：如何将提取的装饰应用到LLM的方法生成路径中。这需要设计合适的接口和算法。3. 环境反馈：如何获取环境反馈，并将其用于动态地修改方法。这需要设计合适的传感器和数据处理流程。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的应用场景和LLM的选择。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了DeMe框架的有效性。实验结果表明，在面对未知或错误的运行条件时，DeMe能够使IoT设备得出更合适的方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，证明了DeMe在动态IoT环境中的优越性。实验对比了DeMe与现有方法的性能，结果表明DeMe在适应性和安全性方面均有显著提升。

🎯 应用场景

DeMe框架可广泛应用于智能家居、智能制造、智慧城市等动态IoT环境中。例如，在智能家居中，DeMe可以帮助设备根据用户的习惯和环境变化，自动调整工作模式。在智能制造中，DeMe可以帮助机器人根据生产线的状态和任务需求，自动生成最优的执行方案。DeMe的自适应能力和通用性使其具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Intelligent IoT systems increasingly rely on large language models (LLMs) to generate task-execution methods for dynamic environments. However, existing approaches lack the ability to systematically produce new methods when facing previously unseen situations, and they often depend on fixed, device-specific logic that cannot adapt to changing environmental conditions.In this paper, we propose Method Decoration (DeMe), a general framework that modifies the method-generation path of an LLM using explicit decorations derived from hidden goals, accumulated learned methods, and environmental feedback. Unlike traditional rule augmentation, decorations in DeMe are not hardcoded; instead, they are extracted from universal behavioral principles, experience, and observed environmental differences. DeMe enables the agent to reshuffle the structure of its method path-through pre-decoration, post-decoration, intermediate-step modification, and step insertion-thereby producing context-aware, safety-aligned, and environment-adaptive methods. Experimental results show that method decoration allows IoT devices to derive ore appropriate methods when confronting unknown or faulty operating conditions.