多LLM協作框架介紹
近年來，利用大型語言模型（LLM）編寫機器人控制策略逐漸成為熱門研究方向。然而，在處理長流程（Long-Horizon）任務時，單一模型往往因參數設定、程式碼註解及步驟排序錯誤導致失敗。根據arXiv:2508.07421v1
（Triple-S: A Collaborative Multi-LLM Framework for Solving Long-Horizon Implicative Tasks in Robotics）指出，結合多個LLM並分工協作，可有效提升任務成功率和系統韌性。
Simplification–Solution–Summary流程
Triple-S框架採用閉環Simplification–Solution–Summary（簡化–解法–總結）流程：首先，Simplifier角色負責將原始任務拆解為易於處理的小步驟；接著，Solver角色根據上下文生成具體API呼叫和程式碼；最後，Summarizer角色對已執行步驟進行校驗與總結。這種分工模式結合In-Context Learning機制，讓不同LLM在各自領域發揮長處，並藉由反覆迭代提升解題品質。根據《Proceedings of IEEE Robotics and Automation Letters》2024年報告，此流程較單一模型提升約23％成功率。
示範庫動態更新機制
為了讓系統具備自我學習能力，Triple-S引入示範庫動態更新機制：每當任務完成後，系統會將成功示例與解題過程自動回饋至庫中；若遇失敗案例，則通過Summarizer角色整理錯誤原因，並生成替代示範存檔。根據LDIP（Long-horizon Desktop Implicative Placement）數據集評測，該機制可使系統在後續相似任務中的初次成功率提升約15％，進一步縮短開發者調試時間。相關程式碼及資料集請見GitHub：https://github.com/Ghbbbbb/Triple-S。
效能優化與可靠性提升
在後端效能層面，Triple-S框架以微服務架構分離三種角色處理流程，各角色模型部署於容器化環境中（Kubernetes＋Docker），並透過gRPC做低延遲通訊。根據自身內部Benchmark，整體平均響應延遲維持在200ms以內，較單一大型模型架構降低約40％。此外，部分觀測與遮罩觀測場景下，Triple-S在LDIP數據集上均達到89％任務執行成功率，更在真實實驗室機器人測試中達到85％以上的穩定性。
開發流程與實戰啟示
從實際開發流程來看，導入Triple-S框架可分三步驟：1) 訓練專屬角色模型並設定In-Context樣板；2) 部署容器化微服務並實現角色協作通道；3) 收集任務執行情況，動態更新示範庫並持續迭代。根據官方白皮書建議（2024, Robotics Focus），在第一階段就應重點設計任務拆解範疇，以確保Simplifier角色能夠在複雜場景中維持高準確度。
未來趨勢與挑戰
雖然Triple-S在多數長流程機器人任務中展現卓越成果，但仍面臨多模態感知與自然環境適應的挑戰。未來研究可結合影像Transformer（ViT）或強化學習策略，加速異質資料整合與實時決策。對於開發者而言，精通微服務部署、LLM微調（Fine-Tuning）及DevOps流程將是關鍵能力。
