From Language to Action: Can LLM-Based Agents Be Used for Embodied Robot Cognition?
作者: Shinas Shaji, Fabian Huppertz, Alex Mitrevski, Sebastian Houben
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-03
备注: Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
💡 一句话要点
提出基于LLM的认知机器人架构，用于家庭环境中的具身智能任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 认知机器人 具身智能 任务规划 情景记忆
📋 核心要点
- 现有机器人难以灵活地在日常环境中行动，缺乏计划推理和执行恢复等认知能力。
- 论文提出一种认知架构，以agentic LLM为核心，结合工作记忆和情景记忆，实现规划、推理和学习。
- 实验表明，LLM驱动的agent能完成结构化任务，展现适应性和记忆引导规划，但也存在幻觉和指令遵循问题。
📝 摘要（中文）
本文探讨了大型语言模型（LLM）在认知机器人架构中作为核心组件，用于规划和执行推理的能力。为此，作者提出了一种认知架构，其中agentic LLM作为规划和推理的核心，工作记忆和情景记忆组件支持从经验中学习和适应。该架构的一个实例被用于控制模拟家庭环境中的移动机械臂，通过一组用于感知、推理、导航、抓取和放置的高级工具与环境交互。在对象放置和对象交换两个家庭任务上评估了所提出的系统，结果表明，基于LLM的agent可以完成结构化任务，并表现出涌现的适应性和记忆引导的规划，但也揭示了显著的局限性，例如关于任务成功的幻觉以及拒绝承认和完成顺序任务的不良指令遵循。这些发现突出了使用LLM作为自主机器人的具身认知控制器的潜力和挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型（LLM）来增强具身机器人的认知能力，使其能够在复杂的家庭环境中执行任务。现有方法在将高层语言指令转化为低层机器人控制指令方面存在挑战，难以实现可靠的规划和执行推理。此外，现有方法在从经验中学习和适应新环境方面也存在局限性。
核心思路：论文的核心思路是将LLM作为认知机器人的核心推理引擎，利用其强大的语言理解和生成能力进行任务规划和决策。通过结合工作记忆和情景记忆，使机器人能够从过去的经验中学习，并根据当前环境进行适应性调整。这种设计旨在弥合高层语言指令和低层机器人控制之间的差距，提高机器人的自主性和灵活性。
技术框架：论文提出的认知架构包含以下主要模块：1) Agentic LLM：负责接收任务指令，进行任务分解和规划，并生成相应的动作序列。2) 工作记忆：用于存储当前任务的状态信息和中间结果，支持LLM进行推理和决策。3) 情景记忆：用于存储过去的经验和知识，支持LLM进行学习和适应。4) 高级工具：提供感知、推理、导航、抓取和放置等功能，使LLM能够与环境进行交互。整个流程是，LLM接收任务指令，利用工作记忆和情景记忆进行推理和规划，然后调用高级工具执行动作，并根据执行结果更新记忆。
关键创新：论文的关键创新在于将LLM与认知架构相结合，使其能够进行复杂的任务规划和执行推理。与传统的基于规则或优化的机器人控制方法相比，该方法具有更强的灵活性和适应性。此外，论文还提出了利用工作记忆和情景记忆来增强LLM的学习和推理能力的方法。
关键设计：论文中，LLM的具体选择和prompt设计是关键。高级工具的设计需要保证LLM能够理解和使用。工作记忆和情景记忆的实现方式（例如，使用向量数据库）以及信息的存储和检索策略也至关重要。此外，还需要设计合适的奖励函数来引导LLM的学习过程（如果使用强化学习）。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于LLM的agent能够完成对象放置和对象交换等家庭任务，并展现出涌现的适应性和记忆引导的规划能力。然而，实验也揭示了LLM在机器人控制方面的局限性，例如关于任务成功的幻觉以及拒绝承认和完成顺序任务的不良指令遵循。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于家庭服务机器人、智能助手、自动化生产线等领域。通过赋予机器人更强的认知能力，使其能够更好地理解人类指令，自主完成复杂任务，提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望推动机器人从简单的工具向智能助手的转变，实现人机协作的更高级形式。
📄 摘要（原文）
In order to flexibly act in an everyday environment, a robotic agent needs a variety of cognitive capabilities that enable it to reason about plans and perform execution recovery. Large language models (LLMs) have been shown to demonstrate emergent cognitive aspects, such as reasoning and language understanding; however, the ability to control embodied robotic agents requires reliably bridging high-level language to low-level functionalities for perception and control. In this paper, we investigate the extent to which an LLM can serve as a core component for planning and execution reasoning in a cognitive robot architecture. For this purpose, we propose a cognitive architecture in which an agentic LLM serves as the core component for planning and reasoning, while components for working and episodic memories support learning from experience and adaptation. An instance of the architecture is then used to control a mobile manipulator in a simulated household environment, where environment interaction is done through a set of high-level tools for perception, reasoning, navigation, grasping, and placement, all of which are made available to the LLM-based agent. We evaluate our proposed system on two household tasks (object placement and object swapping), which evaluate the agent's reasoning, planning, and memory utilisation. The results demonstrate that the LLM-driven agent can complete structured tasks and exhibits emergent adaptation and memory-guided planning, but also reveal significant limitations, such as hallucinations about the task success and poor instruction following by refusing to acknowledge and complete sequential tasks. These findings highlight both the potential and challenges of employing LLMs as embodied cognitive controllers for autonomous robots.