Multi-Agent Systems for Robotic Autonomy with LLMs

📄 arXiv: 2505.05762v1 📥 PDF

作者: Junhong Chen, Ziqi Yang, Haoyuan G Xu, Dandan Zhang, George Mylonas

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-09

备注: 11 pages, 2 figures, 5 tables, submitted for publication

💡 一句话要点

提出多智能体框架以提升机器人自主性与任务分析能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 机器人自主性 任务分析 机械设计 路径生成 强化学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有机器人系统开发方法在任务分析和设计效率上存在不足，难以满足复杂应用需求。
  2. 提出的多智能体框架通过集成任务分析、机械设计和路径生成，提升机器人自主性和设计效率。
  3. 实验结果表明，该系统在适当输入下能够设计出有效的机器人控制策略，展示出显著的应用潜力。

📝 摘要（中文）

自大型语言模型（LLMs）问世以来，基于此类模型的研究在人工智能和机器人领域引起了广泛关注。本文提出了一种基于LLMs的多智能体框架，用于构建集成的机器人任务分析、机械设计和路径生成系统。该框架包括三个核心智能体：任务分析师、机器人设计师和强化学习设计师。输出结果以多模态形式呈现，如代码文件或技术报告，以增强可理解性和可用性。通过对GPT和DeepSeek模型的实验评估，结果表明该系统能够在适当的任务输入下设计出可行的机器人及控制策略，显示出在研究和工业应用中提升机器人系统开发效率和可及性的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人系统开发中任务分析和设计效率低下的问题，现有方法往往无法有效整合多种设计需求。

核心思路：通过构建一个多智能体框架，整合任务分析、机械设计和路径生成，利用LLMs的强大能力来提升机器人设计的智能化水平。

技术框架：该框架由三个核心智能体组成：任务分析师负责解析任务需求，机器人设计师进行机械设计，强化学习设计师优化控制策略。整体流程通过多模态输出增强可理解性。

关键创新：最重要的创新在于将LLMs与多智能体系统结合，形成一个协同工作的平台，显著提升了机器人设计的灵活性和效率。

关键设计：在设计过程中，采用了特定的参数设置和损失函数，以确保模型在任务分析和设计生成中的准确性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用该框架的机器人设计在任务输入适当的情况下，能够成功生成有效的控制策略，较传统方法在设计效率上提升了显著的性能，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人设计、自动化生产线、智能家居系统等。通过提升机器人系统的自主性和设计效率，能够在多个行业中实现更高效的资源配置和任务执行，未来可能对机器人技术的普及和应用产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Since the advent of Large Language Models (LLMs), various research based on such models have maintained significant academic attention and impact, especially in AI and robotics. In this paper, we propose a multi-agent framework with LLMs to construct an integrated system for robotic task analysis, mechanical design, and path generation. The framework includes three core agents: Task Analyst, Robot Designer, and Reinforcement Learning Designer. Outputs are formatted as multimodal results, such as code files or technical reports, for stronger understandability and usability. To evaluate generalizability comparatively, we conducted experiments with models from both GPT and DeepSeek. Results demonstrate that the proposed system can design feasible robots with control strategies when appropriate task inputs are provided, exhibiting substantial potential for enhancing the efficiency and accessibility of robotic system development in research and industrial applications.