Debate2Create: Robot Co-design via Large Language Model Debates

📄 arXiv: 2510.25850v1 📥 PDF

作者: Kevin Qiu, Marek Cygan

分类: cs.RO, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-10-29

💡 一句话要点

Debate2Create：通过大语言模型辩论实现机器人协同设计

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人协同设计 大语言模型 多智能体辩论 机器人形态优化 奖励函数设计

📋 核心要点

  1. 机器人形态和控制的协同设计面临设计空间巨大和两者紧密耦合的挑战。
  2. D2C框架利用大语言模型智能体进行辩论，迭代优化机器人设计和奖励函数。
  3. 实验表明，D2C在四足运动任务中，机器人性能超越默认设计73%，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Debate2Create (D2C) 的框架，该框架利用大语言模型 (LLM) 智能体进行结构化的辩论，从而共同优化机器人的形态和奖励函数。在每一轮辩论中，设计智能体提出有针对性的形态修改，而控制智能体设计定制化的奖励函数以利用新的设计。然后，一个由多个评判者组成的小组在模拟中评估设计-控制对，并提供反馈以指导下一轮辩论。通过迭代辩论，智能体逐步改进其提案，产生越来越有效的机器人设计。值得注意的是，D2C 产生了多样化和专业化的形态，尽管没有明确的多样性目标。在四足动物运动基准测试中，D2C 发现的设计比默认设计行进距离远 73%，这表明基于 LLM 的结构化辩论可以作为新兴机器人协同设计的强大机制。我们的结果表明，多智能体辩论与基于物理的反馈相结合，是一种有前景的自动化机器人设计新范例。

🔬 方法详解

问题定义：机器人形态和控制的协同设计是一个长期存在的难题，因为设计空间非常庞大，而且机器人的身体和行为之间存在紧密的耦合关系。现有的方法通常需要人工干预或者计算成本高昂的优化过程，难以探索多样化的设计空间，并且难以适应不同的任务需求。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和生成能力，模拟一个设计和控制智能体之间的辩论过程。通过这种辩论，设计智能体提出形态修改方案，控制智能体设计相应的奖励函数，从而共同优化机器人的设计。这种方法能够有效地探索设计空间，并发现针对特定任务的优化设计。

技术框架：D2C框架包含以下几个主要模块：1) 设计智能体：负责提出机器人形态的修改方案。2) 控制智能体：负责设计奖励函数，以鼓励机器人利用新的形态特征。3) 评判小组：负责在模拟环境中评估设计-控制对的性能，并提供反馈。4) 辩论循环：设计智能体和控制智能体进行多轮辩论，每一轮都基于上一轮的反馈进行改进。

关键创新：D2C的关键创新在于将大型语言模型引入到机器人协同设计中，并利用辩论机制来促进设计和控制的共同优化。与传统的优化方法相比，D2C能够更有效地探索设计空间，并发现多样化的机器人形态。此外，D2C不需要显式的多样性目标，就能够产生多样化的设计。

关键设计：在D2C中，设计智能体和控制智能体都由大型语言模型驱动。设计智能体根据评判小组的反馈，提出对机器人形态的修改建议，例如改变连杆的长度、增加关节等。控制智能体则根据新的形态设计奖励函数，例如鼓励机器人向前移动、保持平衡等。评判小组使用物理引擎模拟机器人，并根据预定义的指标评估其性能。辩论循环持续进行，直到达到预定的迭代次数或性能指标。

📊 实验亮点

D2C在四足机器人运动基准测试中表现出色，发现的设计比默认设计行进距离远 73%。该方法无需显式多样性目标，即可产生多样化和专业化的机器人形态。实验结果表明，基于 LLM 的结构化辩论是自动化机器人协同设计的有效方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人设计场景，例如四足机器人、人形机器人、软体机器人等。通过自动化协同设计，可以快速生成针对特定任务优化的机器人，降低设计成本，并探索新的机器人形态。该方法在搜索救援、物流运输、工业自动化等领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Automating the co-design of a robot's morphology and control is a long-standing challenge due to the vast design space and the tight coupling between body and behavior. We introduce Debate2Create (D2C), a framework in which large language model (LLM) agents engage in a structured dialectical debate to jointly optimize a robot's design and its reward function. In each round, a design agent proposes targeted morphological modifications, and a control agent devises a reward function tailored to exploit the new design. A panel of pluralistic judges then evaluates the design-control pair in simulation and provides feedback that guides the next round of debate. Through iterative debates, the agents progressively refine their proposals, producing increasingly effective robot designs. Notably, D2C yields diverse and specialized morphologies despite no explicit diversity objective. On a quadruped locomotion benchmark, D2C discovers designs that travel 73% farther than the default, demonstrating that structured LLM-based debate can serve as a powerful mechanism for emergent robot co-design. Our results suggest that multi-agent debate, when coupled with physics-grounded feedback, is a promising new paradigm for automated robot design.