SMART-LLM: интеллектуальное планирование задач для роботов с несколькими агентами с использованием больших языковых моделей

В данной работе мы представляем SMART-LLM — инновационную платформу для планирования задач воплощённых систем с несколькими роботами. SMART-LLM (Smart Multi-Agent Robot Task Planning using Large Language Models — интеллектуальное планирование задач для роботов с несколькими агентами с использованием больших языковых моделей [LLM]) использует возможности больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) для преобразования высокоуровневых инструкций по задачам, подаваемых на вход, в план выполнения задач несколькими роботами. Это достигается посредством последовательного выполнения ряда этапов, включая декомпозицию задач, формирование коалиций и распределение задач; все этапы управляются программными подсказками для LLM в рамках парадигмы подсказок с несколькими примерами (few-shot prompting). Мы создаём эталонный набор данных для валидации задачи планирования действий нескольких роботов, включающий четыре различные категории высокоуровневых инструкций, отличающиеся сложностью задач. Эксперименты по оценке охватывают как имитационные, так и реальные сценарии и демонстрируют, что предложенная модель обеспечивает многообещающие результаты при генерации планов выполнения задач несколькими роботами. Экспериментальные видеоматериалы, исходный код и наборы данных доступны по адресу https://sites.google.com/view/smart-llm/.