論文の概要: Say the Mission, Execute the Swarm: Agent-Enhanced LLM Reasoning in the Web-of-Drones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03788v1
• Date: Tue, 05 May 2026 14:14:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.965749
• Title: Say the Mission, Execute the Swarm: Agent-Enhanced LLM Reasoning in the Web-of-Drones
• Title（参考訳）: Swarmのミッション:ウェブ・オブ・ドロンにおけるエージェント強化LDM推論
• Abstract要約: 本稿では,UAVスワム制御のためのミッション非依存,エージェント強化LLMフレームワークを提案する。 提案アーキテクチャはLLMベースのエージェントコアとModel Context ProtocolゲートウェイとWeb-of-Drones抽象化を組み合わせたものだ。 我々は,ArduPilotをベースとした4つのSwarmミッションと6つの最先端LCMのシミュレーションによるフレームワークの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8492672431361252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly explored as high-level reasoning engines for cyber-physical systems, yet their application to real-time UAV swarm management remains challenging due to heterogeneous interfaces, limited grounding, and the need for long-running closed-loop execution. This paper presents a mission-agnostic, agent-enhanced LLM framework for UAV swarm control, where users express mission objectives in natural language and the system autonomously executes them through grounded, real-time interactions. The proposed architecture combines an LLM-based Agent Core with a Model Context Protocol (MCP) gateway and a Web-of-Drones abstraction based on W3C Web of Things (WoT) standards. By exposing drones, sensors, and services as standardized WoT Things, the framework enables structured tool-based interaction, continuous state observation, and safe actuation without relying on code generation. We evaluate the framework using ArduPilot-based simulation across four swarm missions and six state-of-the-art LLMs. Results show that, despite strong reasoning abilities, current general-purpose LLMs still struggle to achieve reliable execution - even for simple swarm tasks - when operating without explicit grounding and execution support. Task-specific planning tools and runtime guardrails substantially improve robustness, while token consumption alone is not indicative of execution quality or reliability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、サイバー物理システムの高レベル推論エンジンとして研究されているが、不均一なインタフェース、限られた接地、長時間のクローズドループ実行の必要性により、リアルタイムUAVスワム管理への応用は依然として困難である。 本稿では,UAVスワム制御のためのミッションに依存しないエージェント強化LLMフレームワークを提案する。 提案アーキテクチャは,LLMベースのエージェントコアとモデルコンテキストプロトコル(MCP)ゲートウェイと,W3C Web of Things(WoT)標準に基づいたWeb-of-Drones抽象化を組み合わせたものだ。 標準化されたWoT Thingsとしてドローン、センサー、サービスを公開することにより、コード生成に頼ることなく、構造化されたツールベースのインタラクション、継続的な状態観察、安全なアクティベーションが可能になる。 我々は,ArduPilotをベースとした4つのSwarmミッションと6つの最先端LCMのシミュレーションによるフレームワークの評価を行った。 結果は、強い推論能力にもかかわらず、現在の汎用LLMは、明示的なグラウンドと実行サポートなしで運用する場合、(単純なSwarmタスクであっても)信頼できる実行を達成するのに依然として苦労していることを示している。 タスク固有の計画ツールとランタイムガードレールは、堅牢性を大幅に改善しますが、トークンの使用だけでは、実行品質や信頼性を示すものではありません。

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