Multi-Agent Large Language Model for Zero-Shot Robot Manipulation

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内容提要

本研究提出了一种名为MALMM的多智能体LLM框架,旨在解决大语言模型在机器人操控中的幻觉和实时反馈不足的问题。该框架通过专门的LLM智能体进行高层规划和低层控制,能够动态适应环境变化并实现再规划。研究结果表明,该方法在九个RLBench任务中表现优异,显著改善了现有技术的不足。

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