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浙江省建设厅干部学校门户网站,路由优化大师,如何将html发布到网站,app定制开发免费摘要 本文介绍AdaptBot框架#xff0c;该框架结合大语言模型#xff08;LLM#xff09;的通用任务分解能力、知识图谱#xff08;KG#xff09;的领域特定知识以及人类在环#xff08;HITL#xff09;反馈#xff0c;帮助具身代理快速适应新任务。针对烹饪和清洁模拟任…摘要本文介绍AdaptBot框架该框架结合大语言模型LLM的通用任务分解能力、知识图谱KG的领域特定知识以及人类在环HITL反馈帮助具身代理快速适应新任务。针对烹饪和清洁模拟任务实验显示该框架显著优于仅用LLM的基线通过增量知识精炼实现任务适应而非复杂调优。使用链接https://t.zsxq.com/HXQE4获取原文pdf正文引言具身代理在动态环境中的挑战与机遇在当今快速发展的机器人与人工智能领域具身代理embodied agents正日益扮演辅助人类的角色尤其在家庭服务、医疗护理和工业自动化等应用中。这些代理通过先进的模拟器如CoppeliaSim前身为V-REP等工具能够在虚拟环境中进行高效训练和测试。 然而一个核心挑战在于代理常常面临全新任务或未知场景。例如在厨房环境中一个基于现有食谱和食材知识训练的代理可能突然被要求制作一款新菜肴或清洁储藏室。这种情况下缺乏足够的时间或标注数据来重新训练模型会导致执行失败。大语言模型LLM如GPT-4、Gemma2和LLaMA3已证明在处理广泛领域知识时能将抽象任务分解为高层次抽象动作序列。例如对于从未见过的“制作热巧克力”任务LLM可以生成如“拿起牛奶”“加热牛奶”等子任务序列。 这为代理提供了通用指导但实际执行中往往受限于任务特定、代理能力和领域约束序列可能包含错误步骤或引用代理在当前环境中不可及的对象和动作。传统方法试图通过构建大规模领域数据集或反复微调深度网络来嵌入知识但这些方法在许多实际领域中知识获取困难且难以透明、可控地更新。 为解决此问题AdaptBot框架应运而生。它巧妙融合LLM的泛化预测能力、知识图谱KG编码的领域先验知识以及人类输入的动态精炼机制实现从通用到特定的任务适应。该框架特别适用于烹饪和清洁任务在模拟环境中验证了其显著性能提升。AdaptBot的核心创新在于不依赖全面知识编码或昂贵调优而是通过LLM-KG-人类输入的协同实现增量知识获取和任务执行优化。这不仅提高了代理的适应性还为专业人士如科研院所专家和投资人提供了可扩展的架构参考推动机器人辅助系统向更智能、更协作的方向演进。相关工作LLM、KG与人类在环学习的交汇回顾现有研究LLM在任务分解领域的应用已较为成熟。模型如GPT-4等能处理从抽象任务到子任务的映射并在TaskBench等框架中与人类干预结合应对“开放集”任务。 例如ADaPT方法通过实时反馈迭代调整任务复杂度支持代理在陌生环境中学习。 然而LLM的输出往往泛化过度忽略具体约束如厨房中特定食材的可用性。另一方面知识图谱KG作为结构化知识表示已广泛用于顺序任务规划。FOONFunctional Object-Oriented Network就是一个典型示例它将烹饪知识编码为任务树涵盖食材、动作结果等用于机器人规划。 其他工作包括使用图卷积神经网络GCN进行序列任务预测[19]、工业4.0环境下的动作规划[20]以及向新环境泛化[21]。KG的优势在于可解释性和可更新性但构建全面KG耗时且难以覆盖所有动态场景。人类在环HITL学习则桥接了LLM的泛化与KG的精确性。现有框架强调反馈阈值和迭代精炼但鲜有将三者有机整合。AdaptBot正是基于这些基础提出LLM提供初始序列、KG进行领域适配、HITL处理残余不确定性的闭环系统。 这不仅提升了任务成功率还实现了知识的增量精炼而非从零重构。从投资视角看该框架的模块化设计便于集成现有LLM和KG工具潜在市场包括智能家居机器人和服务型AI预计将吸引企事业单位对适应性代理的投资兴趣。框架设计从通用分解到特定执行的完整流程AdaptBot框架的核心流程如Fig. 2所示分为四个阶段通用任务分解、LLM输出精炼、执行与反馈、环境交互。阶段一LLM驱动的通用任务分解给定任务τi如“准备蛋煎蛋卷和面包吐司”代理向LLM输入链式思考Chain-of-Thought, COT提示。该提示包含目标菜肴、可用食材以及示例输入输出如咖啡制作序列。LLM输出抽象动作序列例如“Pick an egg”“Put the egg on the pan”“Cook the egg”“Slice the bread”“Pick the bread slice”“Put the bread slice in toaster”“Toast the bread”“Put the bread slice on plate”“Put the omelette on plate”“Serve omelette”“Serve Toast”此序列泛化强但可能忽略具体环境如“面包属性未知”或“烤面包机不可用”。阶段二KG精炼LLM输出序列输入知识图谱KGKG编码领域实体如对象、属性、动作能力。检查包括对象类匹配如“egg”是否为“farm_eggs”动作存在性如“place”动作是否定义本体文件名确保状态图一致如“initial_state.ttl”。若不匹配决策模块自动修正替换未知项如“tomato”→可用“farm_tomatoes”或标记错误。 示例精炼输出pick_up_rec (“pan”, “initial_state.ttl”)place (“pan”, “stove”)pick_up_obj (“egg”, “updated_state.ttl”)put_down_obj (“egg”, “pan”)...fry (“egg”, “updated_state.ttl”)pick_up_rec (“plate”, “updated_state.ttl”)put_down_rec (“plate”, “countertop”)put_down_obj (“tomato”, “plate”)pour_contents(“pan”, “plate”)若KG无法解析如未知动作“Slice”进入人类反馈循环。阶段三执行与HITL反馈精炼序列在模拟环境中执行。若成功任务完成若失败如动作执行错误或意外结果代理记录日志并重新提示LLM融入错误描述如“动作place未知”。若反馈阈值未达持续迭代否则征求人类输入。人类反馈形式包括动作修正如“Slice bread”→“Use knife to cut”。物品修正确认未知对象属性。知识扩展更新KG如添加“bread”属性到本体。此HITL机制确保透明性和可靠性避免LLM的幻觉问题。 示例若“pour_contents”失败人类可指导“pan需先加热”并更新状态图。阶段四知识精炼与适应人类输入不仅修正当前任务还精炼KG实现增量学习。例如初始KG缺少“面包烤制”细节经反馈后扩展为新节点和边支持后续任务泛化。 该过程无需LLM重调仅更新KG便于代理适应新任务类如从烹饪扩展到清洁。从技术实现看KG采用OWL本体如TTL格式支持查询和推理LLM接口标准化为API调用HITL通过简单UI收集反馈确保低延迟。 该设计适用于物理机器人未来可集成ROS等框架。实验设置与结果分析烹饪与清洁任务的实证验证实验在两个模拟域进行烹饪厨房环境食材如蛋、番茄、面包和清洁储藏室物体如尘埃、架子。基线包括仅LLM直接执行泛化序列。LLMKG无HITL精炼。AdaptBot全框架。任务示例烹饪中“准备蛋煎蛋卷和面包吐司”清洁中“清理 pantry”移除杂物、擦拭表面。成功指标任务完成率、执行步数、知识更新效率。结果显示AdaptBot在烹饪任务中成功率达92%较仅LLM的65%提升40%清洁任务提升35%。关键在于HITL平均每任务2-3次反馈即显著精炼KG减少后续错误。 例如初始“面包未知”经反馈后KG扩展支持10相关任务无需额外训练。与FOON等KG方法相比AdaptBot的增量性更强无需预编码全部知识适应新场景更快。 从投资角度该框架的低成本适应无需海量数据吸引人潜在ROI高尤其在服务机器人市场预计2025年超500亿美元。讨论优势、局限与未来方向AdaptBot的优势显而易见(1) 互补协同LLM泛化、KG精确、HITL鲁棒(2) 增量学习知识透明更新支持持续适应(3) 性能跃升模拟实验证实基线优越。局限包括HITL依赖人类可用性未来可自动化部分反馈模拟到物理的迁移需验证。 未来工作扩展更多任务类如医疗辅助探索自动化-反馈权衡物理平台部署实现人类-机器人协作。作为科研与投资参考AdaptBot代表了AI代理从静态到动态适应的范式转变值得企事业单位关注其开源潜力项目网站提供代码和模拟。结语AdaptBot框架通过LLM、KG与HITL的融合为具身代理在新任务中的快速适应提供了高效路径。在专业领域这不仅仅是技术创新更是推动智能辅助系统商业化的关键。期待更多专家与投资者的探索与合作。标签#LLM #KnowledgeGraph #知识图谱 #人机交互学习 #机器人任务规划 #适应性代理欢迎加入「知识图谱增强大模型产学研」知识星球获取最新产学研相关知识图谱大模型相关论文、政府企业落地案例、避坑指南、电子书、文章等行业重点是医疗护理、医药大健康、工业能源制造领域也会跟踪AI4S科学研究相关内容以及Palantir、OpenAI、微软、Writer、Glean、OpenEvidence等相关公司进展。