Automatic Robotic Development through Collaborative Framework by Large Language Models

要約

大規模言語モデル LLM の顕著なコード生成能力にもかかわらず、複雑なタスクの処理において依然として課題に直面しています。
ロボット開発は非常に複雑な分野であり、本質的にタスクの割り当てと協力的なチームワークに人間の関与が必要です。
ロボット開発を強化するために、私たちは現実世界のロボット開発者からインスピレーションを得た革新的な自動コラボレーション フレームワークを提案します。
このフレームワークでは、アナリスト、プログラマー、テスターという異なる役割で複数の LLM を採用しています。
アナリストはユーザーの要件を深く掘り下げて、プログラマーが正確なコードを生成できるようにし、テスターはユーザーのフィードバックに基づいてパラメータを微調整し、実際のロボットアプリケーションに役立てます。
各 LLM は、開発プロセス内の多様で重要なタスクに取り組みます。
明確なコラボレーション ルールは、LLM 間の現実世界のチームワークをエミュレートします。
アナリスト、プログラマー、テスターが結束力のあるチームを形成し、戦略、コード、パラメーターの調整を監督します。
この仕組みにより、専門知識を必要とせず、専門家以外の参加だけで複雑なロボット開発を実現します。

要約(オリジナル)

Despite the remarkable code generation abilities of large language models LLMs, they still face challenges in complex task handling. Robot development, a highly intricate field, inherently demands human involvement in task allocation and collaborative teamwork . To enhance robot development, we propose an innovative automated collaboration framework inspired by real-world robot developers. This framework employs multiple LLMs in distinct roles analysts, programmers, and testers. Analysts delve deep into user requirements, enabling programmers to produce precise code, while testers fine-tune the parameters based on user feedback for practical robot application. Each LLM tackles diverse, critical tasks within the development process. Clear collaboration rules emulate real world teamwork among LLMs. Analysts, programmers, and testers form a cohesive team overseeing strategy, code, and parameter adjustments . Through this framework, we achieve complex robot development without requiring specialized knowledge, relying solely on non experts participation.

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