LLMind 2.0: Distributed IoT Automation with Natural Language M2M Communication and Lightweight LLM Agents

📄 arXiv: 2508.13920v1 📥 PDF

作者: Yuyang Du, Qun Yang, Liujianfu Wang, Jingqi Lin, Hongwei Cui, Soung Chang Liew

分类: eess.SY

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出LLMind 2.0以解决大规模IoT系统的可扩展性问题

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

关键词: 物联网 自然语言处理 分布式系统 轻量级模型 机器间通信 自动化 智能设备 多机器人系统

📋 核心要点

  1. 现有集中式方法在管理大规模异构IoT设备时面临可扩展性挑战，难以协调不同能力设备的协作。
  2. LLMind 2.0通过轻量级LLM赋能的设备代理实现分布式智能，利用自然语言进行机器间通信，克服设备异构性。
  3. 实验结果表明，LLMind 2.0在多机器人仓库和WiFi网络中显著提升了系统的可扩展性和可靠性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进展引发了其在物联网（IoT）和自动化系统中的应用兴趣，尤其是在通过自然语言指令促进设备管理方面。然而，现有的集中式方法在管理和协调大规模异构IoT系统中不同能力设备的协作时面临显著的可扩展性挑战。本文介绍了LLMind 2.0，一个分布式IoT自动化框架，通过轻量级LLM赋能的设备代理和基于自然语言的机器间（M2M）通信来解决可扩展性问题。与依赖集中协调器生成设备特定代码的先前LLM控制自动化系统不同，LLMind 2.0通过嵌入在IoT设备中的轻量级LLM将智能分散到各个设备。系统在多机器人仓库场景和实际WiFi网络部署中的实验验证显示，与集中式方法相比，在可扩展性、可靠性和隐私保护方面显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模异构IoT系统中设备管理的可扩展性问题。现有集中式方法在协调不同能力设备的协作时，面临性能瓶颈和管理复杂性。

核心思路：LLMind 2.0通过将轻量级LLM嵌入到各个IoT设备中，实现分布式智能，避免了集中式协调器的依赖。系统通过自然语言将人类指令转化为简单的子任务，设备代理在本地生成设备特定代码。

技术框架：LLMind 2.0的整体架构包括三个主要模块：自然语言指令处理模块、子任务生成模块和设备代理执行模块。首先，系统接收人类指令并将其转化为子任务，然后由各个设备的代理处理并生成相应代码。

关键创新：本文的主要创新在于引入了轻量级LLM和自然语言作为统一的通信媒介，突破了设备异构性限制，实现了设备间的无缝协作。这与传统方法的集中式智能生成方式形成鲜明对比。

关键设计：系统采用了检索增强生成（RAG）机制进行子任务与API的准确映射，使用经过微调的轻量级LLM确保代码生成的可靠性，并基于有限状态机设计了任务执行框架。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMind 2.0在多机器人仓库场景中相比于传统集中式方法，系统的可扩展性提升了显著，可靠性和隐私保护也得到了增强，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

LLMind 2.0的研究成果在智能家居、工业自动化和智能城市等领域具有广泛的应用潜力。通过实现设备间的自然语言通信，该框架能够简化设备管理，提高系统的灵活性和可扩展性，推动物联网技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have sparked interest in their application to IoT and automation systems, particularly for facilitating device management through natural language instructions. However, existing centralized approaches face significant scalability challenges when managing and coordinating the collaboration between IoT devices of diverse capabilities in large-scale heterogeneous IoT systems. This paper introduces LLMind 2.0, a distributed IoT automation framework that addresses the scalability challenges through lightweight LLM-empowered device agents via natural language-based machine-to-machine (M2M) communication. Unlike previous LLM-controlled automation systems that rely on a centralized coordinator to generate device-specific code to be executed on individual devices, LLMind 2.0 distributes intelligence across individual devices through lightweight LLMs embedded in IoT devices. The central coordinator translates human instructions into simple subtasks described in natural human language, which are then processed by device-specific agents to generate device-specific code locally at the associated devices. This approach transcends device heterogeneity barriers by using natural language as a unified communication medium, enabling seamless collaboration between devices from different manufacturers. The system incorporates several key innovations: a Retrieval-Augmented Generation (RAG) mechanism for accurate subtask-to-API mapping, fine-tuned lightweight LLMs for reliable code generation, and a finite state machine-based task execution framework. Experimental validation in multi-robot warehouse scenarios and real-world WiFi network deployments demonstrates significant improvements in scalability, reliability, and privacy protection compared to the centralized approach.