UAV-CodeAgents：基于多智能体ReAct和视觉语言推理的可扩展无人机任务规划

本研究解决了无人机任务规划中的有效性和可扩展性问题，提出了一种名为UAV-CodeAgents的多智能体框架，利用视觉语言模型生成自主任务。通过引入反应式思维循环，系统能够在复杂环境中实时调整目标，实现93%的成功率和96.96秒的平均任务创建时间，从而显著提高规划的可靠性。

本研究提出了UAV-CodeAgents多智能体框架，旨在提升无人机任务规划的有效性和可扩展性。该系统结合视觉语言模型和反应式思维循环，实现了93%的成功率和平均96.96秒的任务创建时间，显著提高了规划的可靠性。

UAV-CodeAgents react 任务规划 可靠性 多智能体 多智能体框架 成功率
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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