论文深度解读：大模型（LLM）加持下的自主无人机分层智能体框架，实现自主规划

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文章摘要

AI技术正在为危险且重要的工业检测任务带来革命性变革。传统人工检测面临安全风险高、覆盖范围有限等瓶颈，而现有无人机系统仍存在智能化程度不足、适应性差等问题。分层智能体框架的提出，为构建真正自主的无人机检测系统提供了全新思路。

该框架采用”总指挥+一线飞行员”的团队架构，通过头部智能体和工作智能体的协同配合实现复杂任务管理。头部智能体负责将模糊的用户指令转化为结构化任务，工作智能体则专注于具体执行，这种分工显著提升了系统的扩展性和可靠性。系统采用双重记忆机制：会话历史记录全局信息，线程历史则针对单个任务，既保证整体协调又避免信息过载。在具体执行层面，研究人员设计了三种思考模式：ReActEval（推理-行动-评估）、ReAct（推理-行动）和直接执行的Act模式。

实验结果显示，思考模式的有效性高度依赖底层模型的能力水平。当使用GPT-4.1 Nano等较弱模型时，简单的Act模式表现最佳；而搭配GPT-4.1等强大模型后，结构化的ReActEval方法展现出显著优势，在复杂任务中完成率高达94%。这表明模型能力与思考模式的匹配度比方法复杂度本身更为关键。值得注意的是，任务难度对方法选择的影响呈现明显梯度：简单任务中所有方法表现相当，但随着复杂度提升，ReActEval的优势急剧扩大。

研究还揭示了几个重要发现：评估步骤能有效减少错误函数调用；模型普遍存在提前终止任务的问题；执行时间主要取决于模型类型而非思考模式。这些发现为实际部署提供了重要参考——在延迟敏感场景应优先选择适当规模的模型，而非盲目追求复杂推理框架。

展望未来，混合系统架构展现出巨大潜力，可将LLM的战略规划能力与传统控制系统的可靠性相结合。自适应智能体系统能根据任务复杂度动态切换思考模式，而分层模型部署则能让不同能力的模型各司其职。这些方向共同指向一个关键结论：未来的智能蜂群系统需要实现模型能力、思考模式和任务需求的三维动态平衡。虽然当前研究仍局限于模拟环境，但已为物理世界中的自主系统开发奠定了重要理论基础。