摘要
针对现代工业中动态环境及资源复杂性导致的自动化规划难题，本文提出一种混合辅助系统。该系统在现有的基于能力的 SMT 规划方法之上，集成大语言模型层以实现自然语言交互、解释及知识模型自适应。形式化规划的正确性由符号规划器保证，而 LLM 层负责处理自然语言访问并在人机协同下灵活调整知识模型。实验表明，该混合方法显著提升了工业自动化中规划系统的可访问性与适应性，能有效处理不可行请求并生成修复方案。
AI 推荐理由
论文核心研究基于能力的规划，利用 LLM 增强 SMT 规划器的交互与自适应能力。
研究机构
Institute of Automation Technology, Helmut Schmidt University
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