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CaPo: Cooperative Plan Optimization for Efficient Embodied Multi-Agent Cooperation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为合作计划优化（CaPo）的方法，旨在解决基于大型语言模型的智能体间的合作问题。CaPo通过元计划生成和进度适应两个阶段，确保参与者的长期战略与协作计划，从而显著提高合作效率。实验结果表明，CaPo在任务完成率和效率上优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为合作计划优化（CaPo）的方法，旨在解决基于大型语言模型的智能体间的合作问题。
- CaPo方法通过元计划生成和进度适应两个阶段，确保参与者的长期战略与协作计划。
- CaPo显著提高了合作效率，实验结果表明其在任务完成率和效率上优于现有方法。
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