Large Language Model-Enabled Multi-Agent Manufacturing Systems

要約

従来の製造業は、動的な環境に適応し、製造の変化に迅速に対応するという課題に直面しています。
マルチエージェント システムの使用により、適応性と調整が向上しましたが、人間の命令の迅速な理解、操作上の適応性、および自然言語の統合による調整のさらなる進歩が必要です。
GPT-3.5 や GPT-4 などの大規模な言語モデルは、エージェントが自然言語でコミュニケーションし、意思決定のための人間の指示を解釈できるようにすることで、マルチエージェント製造システムを強化します。
この研究では、大規模な言語モデルが製造におけるエージェントの能力を強化し、適応性を高め、コンテキスト固有の命令を処理できるようにする新しいフレームワークを導入します。
ケーススタディでは、このフレームワークの実際の応用例を示し、エージェントがどのように効果的にコミュニケーションし、タスクを理解し、エージェント間での正確な G コードの割り当てなどの製造プロセスを実行できるかを示しています。
この調査結果は、大規模な言語モデルをマルチエージェント製造システムに継続的に統合することと、より柔軟な製造システムのための洗練されたエージェント通信プロトコルの開発の重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Traditional manufacturing faces challenges adapting to dynamic environments and quickly responding to manufacturing changes. The use of multi-agent systems has improved adaptability and coordination but requires further advancements in rapid human instruction comprehension, operational adaptability, and coordination through natural language integration. Large language models like GPT-3.5 and GPT-4 enhance multi-agent manufacturing systems by enabling agents to communicate in natural language and interpret human instructions for decision-making. This research introduces a novel framework where large language models enhance the capabilities of agents in manufacturing, making them more adaptable, and capable of processing context-specific instructions. A case study demonstrates the practical application of this framework, showing how agents can effectively communicate, understand tasks, and execute manufacturing processes, including precise G-code allocation among agents. The findings highlight the importance of continuous large language model integration into multi-agent manufacturing systems and the development of sophisticated agent communication protocols for a more flexible manufacturing system.

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