迈向自适应物理 AI：LLM Agent 能否胜任长周期物理任务？
英文标题：Toward Self-Adaptive Physical AI: Can LLM Agents Manage Long-Horizon Physical Tasks?
该研究深入探讨了基于大语言模型（LLM）的 Agent 在脱离人工干预的情况下自主管理长周期物理任务的可行性。研究指出，物理环境的复杂性要求 Agent 具备持续观察环境状态、执行具有实际因果影响的操作并进行动态自适应的能力。这一探索为具身智能（Embodied AI）的长程决策机制提供了关键洞察，对未来开发高自主性工业机器人与物理自动化系统具有重要指导意义。
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中文
论文编号：arXiv:2609.13436v1
发布类型：新论文（new）
摘要
大语言模型（LLM）Agent 为在无需人类干预的情况下自主管理长周期物理任务提供了一条极具前景的路径。然而，物理任务要求 Agent 能够持续观察环境、做出具有因果影响的行动决策，并……
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