BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-07T00:00:00Z CaPo: Cooperative Plan Optimization for Efficient Embodied Multi-Agent Cooperation 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 multi-agent 任务完成率 合作效率 合作计划优化 大型语言模型 智能体 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
