LDT-Coord는 스마트 팩토리·물류창고 등에서 서로 다른 LLM을 쓰는 이기종 임바디드 에이전트 팀을 경량 디지털 트윈(DT)으로 조율하는 네트워크 협조 프레임워크다. 각 에이전트가 행동 결정과 공유 자원에 대한 구조화된 시간 제약만 DT 서버에 보고하면, 학습이 필요 없는 규칙 기반 오케스트레이터가 충돌을 해소해 자연어 다회전 협상의 통신 부담과 지연을 제거한다. 보고 제어를 C-POMDP로 정식화해 PPO-Lagrangian으로 최적화했으며, 시뮬레이션에서 기존 방식과 유사한 작업 성공률을 유지하면서 통신 오버헤드를 70배 이상 줄였다. 대역폭이 제한된 현장에서 LLM 에이전트 팀을 실용적으로 운용할 수 있는 경로를 제시한다.
- •자연어 다회전 대화 대신 행동 결정+시간 제약만 디지털 트윈 서버에 보고하는 구조로 협조 성능을 LLM 언어 추론 능력과 분리
- •학습 불필요한 규칙 기반 오케스트레이터가 에이전트 간 자원 충돌을 해소
- •에이전트 보고 제어를 C-POMDP로 정식화하고 PPO-Lagrangian으로 해결
- •기존 방식 수준의 작업 성공률을 유지하며 통신 오버헤드 70배 이상 감소, LLM 이기종 환경에서도 견고
Communication-Efficient Digital-Twin Coordination for Heterogeneous LLM Embodied Agents over Computing Power Networks
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arXiv:2607.09330v1 Announce Type: new Abstract: Embodied agent teams powered by heterogeneous large language models (LLMs) are being widely deployed in physical artificial intelligence such as smart factories, warehouses, and service robotics. To enable collaboration among such an agent team, efficient coordination mechanisms that operate reliably under limited network resources are required. However, existing heterogeneous LLM-agent coordination frameworks that rely on multi-round natural-lang
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