Transforming Monolithic Foundation Models into Embodied Multi-Agent Architectures for Human-Robot Collaboration

📄 arXiv: 2512.00797v1 📥 PDF

作者: Nan Sun, Bo Mao, Yongchang Li, Chenxu Wang, Di Guo, Huaping Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-30

备注: 21 pages, 16 figures, 4 tables

💡 一句话要点

InteractGen：将单体模型转化为具身多智能体架构，促进人机协作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 人机协作 多智能体系统 基座模型 大型语言模型 服务机器人

📋 核心要点

  1. 现有基座模型在机器人应用中存在单体假设与实际任务的分布式动态性不匹配的问题。
  2. InteractGen提出了一种基于LLM的多智能体框架，将机器人智能分解为多个专业智能体协同工作。
  3. 实验表明，InteractGen提高了任务成功率、适应性和人机协作能力，验证了多智能体架构的有效性。

📝 摘要（中文）

当前，基座模型已成为统一机器人感知和规划的核心，但实际部署中，其单体假设（即单个模型可以处理所有认知功能）与实际服务工作流程的分布式、动态特性不匹配。视觉-语言模型具有强大的语义理解能力，但缺乏具身感知的动作能力，并且依赖于手工设计的技能。视觉-语言-动作策略能够实现反应式操作，但在不同具身之间表现脆弱，几何基础薄弱，并且缺乏主动协作机制。这些局限性表明，仅扩展单个模型无法为在人群环境中运行的服务机器人提供可靠的自主性。为了解决这个问题，我们提出了InteractGen，这是一个由LLM驱动的多智能体框架，它将机器人智能分解为专门的智能体，用于持续感知、依赖感知规划、决策和验证、失败反思以及动态的人工委托，将基座模型视为闭环集体中的受控组件。InteractGen部署在异构机器人团队上，并在为期三个月的开放使用研究中进行了评估，提高了任务成功率、适应性和人机协作能力，证明了多智能体编排比进一步扩展独立模型更可行，能够实现具有社会基础的服务自主性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决服务机器人领域中，现有基座模型（如视觉-语言模型和视觉-语言-动作策略）在实际人机协作场景下的局限性。这些模型要么缺乏具身感知能力和主动协作机制，要么在不同机器人之间泛化能力差，无法可靠地完成复杂任务。现有方法的痛点在于它们依赖于单体模型，难以适应动态变化的环境和任务需求。

核心思路：论文的核心思路是将单体基座模型转化为多智能体架构。通过将机器人智能分解为多个专门的智能体，每个智能体负责不同的认知功能（如感知、规划、决策等），并利用大型语言模型（LLM）进行协调和控制，从而实现更灵活、鲁棒和可扩展的机器人系统。这种设计借鉴了分布式系统的思想，允许各个智能体独立运行和协同工作，提高了系统的整体性能和适应性。

技术框架：InteractGen框架包含以下主要模块：1) 持续感知智能体：负责持续感知环境信息。2) 依赖感知规划智能体：根据任务目标和环境信息进行规划。3) 决策和验证智能体：做出决策并验证其可行性。4) 失败反思智能体：在任务失败时进行反思和调整。5) 动态人工委托智能体：允许人类介入并委托任务。这些智能体通过LLM进行协调和通信，形成一个闭环控制系统。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM作为多智能体系统的中央协调器。LLM不仅可以理解自然语言指令，还可以推理任务依赖关系，并根据环境变化动态调整智能体的行为。这种方法避免了手工设计复杂的控制策略，提高了系统的灵活性和可扩展性。与现有方法的本质区别在于，InteractGen不再依赖于单个模型的强大能力，而是通过多个智能体的协同工作来实现复杂任务。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但可以推断，LLM的选择和微调、智能体之间的通信协议、以及任务分解策略是关键的设计因素。此外，如何有效地利用人类的反馈和指导，也是一个重要的研究方向。

📊 实验亮点

InteractGen在为期三个月的开放使用研究中进行了评估，结果表明，该框架提高了任务成功率、适应性和人机协作能力。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出，但研究结果表明，多智能体编排比进一步扩展独立模型更可行，能够实现具有社会基础的服务自主性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如家庭服务、医疗护理、工业自动化等。通过将机器人智能分解为多个智能体，并利用LLM进行协调，可以实现更安全、高效和可靠的人机协作。未来，该技术有望推动服务机器人在实际生活中的广泛应用，提高人们的生活质量和工作效率。

📄 摘要（原文）

Foundation models have become central to unifying perception and planning in robotics, yet real-world deployment exposes a mismatch between their monolithic assumption that a single model can handle all cognitive functions and the distributed, dynamic nature of practical service workflows. Vision-language models offer strong semantic understanding but lack embodiment-aware action capabilities while relying on hand-crafted skills. Vision-Language-Action policies enable reactive manipulation but remain brittle across embodiments, weak in geometric grounding, and devoid of proactive collaboration mechanisms. These limitations indicate that scaling a single model alone cannot deliver reliable autonomy for service robots operating in human-populated settings. To address this gap, we present InteractGen, an LLM-powered multi-agent framework that decomposes robot intelligence into specialized agents for continuous perception, dependency-aware planning, decision and verification, failure reflection, and dynamic human delegation, treating foundation models as regulated components within a closed-loop collective. Deployed on a heterogeneous robot team and evaluated in a three-month open-use study, InteractGen improves task success, adaptability, and human-robot collaboration, providing evidence that multi-agent orchestration offers a more feasible path toward socially grounded service autonomy than further scaling standalone models.