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LaMMA-P：通用的多智能体长时程任务分配与计划的LM驱动PDDL规划器
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究提出LaMMA-P框架，将语言模型与传统启发式搜索规划器结合，用于异构机器人团队的子任务识别和分配。实验结果显示，LaMMA-P在任务成功率和效率上分别提高了105%和36%。研究还探讨了大型语言模型在多智能体系统中的应用潜力和挑战。
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关键要点
- 本研究提出LaMMA-P框架，结合语言模型与传统启发式搜索规划器。
- LaMMA-P框架用于异构机器人团队的子任务识别和分配。
- 实验结果显示，LaMMA-P在任务成功率上提高了105%，效率提升了36%。
- 研究探讨了大型语言模型在多智能体系统中的应用潜力和挑战。
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