中新网西安8月3日电 (记者 梅一龙 Alina)记者3日从西北工业大学获悉，该校光电与智能研究院教授李学龙及其团队取得了大规模异构智能体方面取得重大进展。 ，实现了大模型对无人机集群、机器狗、机械臂的实机协同控制。 它为智能无人系统的研究提供了无限可能。
在人工智能领域，用大模型来控制智能体是大势所趋。 团队提出了大规模模型驱动的异构Agent协同控制算法框架，使得异构Agent系统具备高级语义理解能力、自我技能认知能力和复杂任务执行能力。 该框架可以通过语义理解和任务分解，将跨场景、跨智能体的复杂任务拆分为多个由异构智能体执行的子任务，然后通过无人机集群、机器狗、机械臂的联合控制，实现异构智能体的高效协作。代理。
据介绍，针对大规模异构智能体的高水平语义理解能力，团队采用国产大型模型作为语义理解基础，构建了无人机、机器狗、机器狗三种异构智能体。武器作为协作控制平台。 设计了一个集成环境信息和自身状态的语义交互框架，以实现针对任务理解、硬件控制、异构智能体协调合作等复杂需求的高级语义交互。
同时，为了让大规模异构智能体实现自身的技能识别能力，团队提出了一种通用的异构智能体中层技能识别算法生活网资讯，实现了异构智能体之间的精细硬件协同控制。 在此基础上，智能体通过自主环境感知、自我状态建模和协作运动规划来自适应调整技能执行。
此外，针对大规模异构Agent复杂的任务执行能力，团队设计了多Agent闭环反馈任务执行机制，实现任务执行层面异构Agent的自主协作。 在任务执行过程中，Agent向任务分解模块报告子任务的执行状态，形成任务分配和执行的动态闭环，实现以任务目标为导向的异构Agent的高效协作。
据悉，该成果是大规模模型算法与智能体硬件交叉的创新研究，以更加自然直观的方式实现了对各类智能体的控制，降低了人机交互的门槛。 同时，这项研究还将促进异构智能体之间协作的自主性和流畅性，对于人工智能在灾害救援、工业生产等复杂场景中的灵活应用具有重要意义。 （超过）
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