論文の概要: LEO-RobotAgent: A General-purpose Robotic Agent for Language-driven Embodied Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10605v1
• Date: Thu, 11 Dec 2025 12:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.285375
• Title: LEO-RobotAgent: A General-purpose Robotic Agent for Language-driven Embodied Operator
• Title（参考訳）: LEO-RobotAgent : 言語駆動型操作者のための汎用ロボットエージェント
• Abstract要約: ロボットのための汎用言語駆動型インテリジェントエージェントフレームワークLEO-RobotAgentを提案する。 このフレームワークは強力な一般化、堅牢性、効率性を備えている。 実験では、このフレームワークが主流のロボットプラットフォームに容易に適応できることが確認されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5566524830295307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose LEO-RobotAgent, a general-purpose language-driven intelligent agent framework for robots. Under this framework, LLMs can operate different types of robots to complete unpredictable complex tasks across various scenarios. This framework features strong generalization, robustness, and efficiency. The application-level system built around it can fully enhance bidirectional human-robot intent understanding and lower the threshold for human-robot interaction. Regarding robot task planning, the vast majority of existing studies focus on the application of large models in single-task scenarios and for single robot types. These algorithms often have complex structures and lack generalizability. Thus, the proposed LEO-RobotAgent framework is designed with a streamlined structure as much as possible, enabling large models to independently think, plan, and act within this clear framework. We provide a modular and easily registrable toolset, allowing large models to flexibly call various tools to meet different requirements. Meanwhile, the framework incorporates a human-robot interaction mechanism, enabling the algorithm to collaborate with humans like a partner. Experiments have verified that this framework can be easily adapted to mainstream robot platforms including unmanned aerial vehicles (UAVs), robotic arms, and wheeled robot, and efficiently execute a variety of carefully designed tasks with different complexity levels. Our code is available at https://github.com/LegendLeoChen/LEO-RobotAgent.
• Abstract（参考訳）: ロボットのための汎用言語駆動型インテリジェントエージェントフレームワークLEO-RobotAgentを提案する。 このフレームワークでは、LLMは様々なシナリオで予測不可能な複雑なタスクを完了するために、さまざまなタイプのロボットを動作させることができる。 このフレームワークは強力な一般化、堅牢性、効率性を備えている。 アプリケーションレベルのシステムは、双方向の人間とロボットの意図理解を完全に強化し、人間とロボットの相互作用のしきい値を下げる。 ロボットタスク計画に関しては、既存の研究の大部分は、単一タスクシナリオや単一ロボットタイプにおける大規模モデルの応用に重点を置いている。 これらのアルゴリズムはしばしば複雑な構造を持ち、一般化性に欠ける。 このように、提案されたLEO-RobotAgentフレームワークは、可能な限り合理化された構造で設計されており、大きなモデルがこの明確なフレームワーク内で独立して考え、計画し、行動することができる。 私たちはモジュール式で簡単に登録可能なツールセットを提供しており、大きなモデルは様々なツールを柔軟に呼び出して異なる要件を満たすことができます。 一方、このフレームワークには人間とロボットのインタラクション機構が組み込まれており、アルゴリズムはパートナーのように人間と協調することができる。 実験により、このフレームワークは無人航空機(UAV)、ロボットアーム、車輪付きロボットなど、主要なロボットプラットフォームに容易に適用でき、複雑さのレベルが異なる様々な慎重に設計されたタスクを効率的に実行できることが確認された。 私たちのコードはhttps://github.com/LegendLeoChen/LEO-RobotAgent.comで公開されています。

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