大模型赋能机器人涌现群体智能大语言模型与多智能体系统读书会启动

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集智俱乐部 .

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导语

集智俱乐部联合西湖大学工学院特聘研究员赵世钰、浙江大学教授任沁源、鹏城实验室高级工程师崔金强，共同发起「大语言模型与多智能体系统」读书会，探究大语言模型给机器人领域带来的新思想新价值。

背景

随着人工智能的快速发展，机器人技术正由简单的机械执行任务转向智能交互。 大语言模型 如GPT系列的涌现显著提升了机器人的对话和语言理解能力，使其更准确地解读和回应用户指令。同时，这些机器人通过传感器等技术感知环境变化，并结合大模型做出决策。

在这样的背景下，多智能体系统和群体智能的概念显得尤为重要： 多智能体系统 中的每一个独立机器人，或者说智能体，都可以看作是一个个体，它们通过协作和通信合作完成复杂任务。这种系统中的智能体能够自主操作，同时又能够在必要时集结成为具有协同行动能力的群体。而 群体智能 是自然界中昆虫群体等生物体现出的集体行为智能的一种形式，如蚁群的路径找寻、鸟群的飞行编队等。在人工智能领域，这一概念被引申为智能体群体通过局部的交互产生集体行为的能力。这种能力使得智能体群体能够执行复杂的任务，如搜索和救援、环境监测等，而每个个体的贡献都是不可或缺的。

结合大语言模型，这些智能体不仅能够更好地理解和执行人类的指令，还能够在群体中分享知识和策略，从而优化整体的行动方案。因此，多智能体系统与大模型的结合，不仅仅是单个机器人能力的简单叠加，更是在群体层面上产生了“ 整体大于部分之和 ”的效应，这将极大地推动智能系统的发展，开创机器人应用的新境界。

解决问题范式的变革是这一趋势的重要体现。大模型的出现改变了传统机器人问题求解范式，不再追求严格推导，而更关注在复杂环境中找到人类可接受的解决方案。大模型还带来了通用性和泛化性的增强，为机器人在不同场景中更好地适应和应对挑战提供了可能。

通过这样的深度融合，机器人群体能够在复杂环境中展现出前所未有的智能协作水平，为人类社会的发展贡献更大的力量。我们将谈论大模型在机器人领域的具体联系及应用场景，希望能对你有所启发。

读书会框架

传统机器人/智能体设计针对特定任务需要独立训练，涉及场景建模、数学推导、证明、仿真检验等繁琐环节，导致流程复杂且适用范围有限。大模型的出现极大简化了这一流程，采用预训练大模型加特定任务微调，提升了开发部署速度，降低了成本。

值得注意的是，大模型与传统方法并非二选一，而是相互补充。大模型适合规划，不擅长底层精确控制，而传统方法在这方面表现卓越。它们形成了良好的互补关系，进一步降低了机器人的使用和部署门槛。

本次读书会将介绍大模型与智能体的话题，涵盖内容包括大语言模型赋能下智能体之间的辩论、协作、模拟人类，以及实际场景中的多机器人协作等问题。 主要目的是希望能够帮助各个不同学科领域的学者了解大模型与智能机器人的这个交叉领域，尤其是机器人控制与决策、集群智能等方向的研究者，同时揭示未来可能的研究发展方向。

与复杂科学的关系

智能机器人系统设计的目标之一是应对真实世界中的复杂性。现实环境往往包含大量的相互关联、相互影响的元素，这需要智能系统具备足够的适应性和灵活性。具身智能通过将感知、认知和行动整合在