大模型推理能力

Seeing the Reasoning: How LLM Rationales Influence User Trust and Decision-Making in Factual Verification Tasks

看见推理：LLM 推理如何影响用户在事实核查任务中的信任与决策

Xin Sun, Shu Wei, Jos A Bosch, Isao Echizen, Saku Sugawara, Abdallah El Ali

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 通过在线实验（N=68）操纵LLM推理的呈现格式、正确性和确定性框架，发现正确推理和确定性线索提升信任与决策采纳，不确定性线索降低，而呈现格式无显著影响。

Tell Me: An LLM-powered Mental Well-being Assistant with RAG, Synthetic Dialogue Generation, and Agentic Planning

Tell Me：基于LLM的心理健康助手，集成RAG、合成对话生成与智能体规划

Trishala Jayesh Ahalpara

机构 * Fujitsu Research of America（富士通美国研究） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Tell Me系统，利用大语言模型通过RAG实现个性化对话、合成客户-治疗师对话生成以及智能体规划生成自我护理计划，旨在提供可及的心理支持而非替代专业治疗。

Comments 8 pages, 2 figures, 1 Table. Submitted to the Computation and Language (cs.CL) category. Uses the ACL-style template. Code and demo will be released at: https://github.com/trystine/Tell_Me_Mental_Wellbeing_System

JumpStarter: Human-AI Planning with Task-Structured Context Curation

JumpStarter：基于任务结构化上下文策展的人机协作规划

Xuanming Zhang, Sitong Wang, Jenny Ma, Alyssa Hwang, Zhou Yu, Lydia B. Chilton

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出JumpStarter系统，通过任务结构化上下文策展框架动态分解目标、限定上下文范围，实现细粒度个性化与复用，用户研究显示规划质量显著优于ChatGPT。

Comments 29 pages, 20 Figures, 9 tables

CLAD: Constrained Latent Action Diffusion for Vision-Language Procedure Planning

CLAD: 面向视觉-语言程序规划的约束潜在动作扩散模型

Lei Shi, Andreas Bulling

机构 * Machine Perception and Interaction group, Örebro University（机器感知与交互组，奥雷布罗大学） ； Collaborative Artificial Intelligence group, University of Stuttgart（协作人工智能组，斯图加特大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出CLAD模型，利用变分自编码器学习动作和观测的潜在表示作为约束，引导扩散模型生成动作，在三个数据集上大幅超越现有方法。

Comments Accepted at RO-MAN 2026

From Planning to Revision: How AI Writing Support at Different Stages Alters Ownership

从规划到修订：不同阶段的人工智能写作支持如何改变所有权感

Katy Ilonka Gero, Tao Long, Carly Schnitzler, Paramveer Dhillon

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究AI写作支持在规划、起草和修订阶段对作者所有权感的影响，发现任何AI辅助都会降低所有权感，但规划阶段影响最小，起草阶段影响最大，且AI贡献的文本和想法越多，所有权感越低。

Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS 26). June 13-17, 2026, Singapore, Singapore

Combining Reinforcement Learning with Arc-search Interior-Point Method for Path Planning

结合强化学习与弧搜索内点法的路径规划

Yaguang Yang, Qiang Le, Isaac E. Weintraub

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种结合强化学习与弧搜索内点法的框架，利用强化学习的实时决策能力和弧搜索内点法的优化性能，实现障碍物环境下的高效路径规划。

Comments 15 pages, 9 figures

HARPO: Hierarchical Agentic Reasoning for User-Aligned Conversational Recommendation

HARPO：面向用户对齐的对话推荐的分层代理推理

Subham Raj, Aman Vaibhav Jha, Mayank Anand, Sriparna Saha

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 HARPO通过分层代理推理框架优化多维推荐质量，结合上下文依赖的偏好学习、 deliberative树搜索和领域无关的推理抽象，提升推荐质量与用户对齐性。

Comments Accepted at the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Can AI Reason Like an Urban Planner? Benchmarking Large Language Models Against Professional Judgment

AI能像城市规划师一样推理吗？基于专业判断的大语言模型基准测试

Yijie Deng, He Zhu, Wen Wang, Junyou Su, Minxin Chen, Wenjia Zhang

机构 * School of Architecture and Urban Planning, Shenzhen University（深圳大学建筑与城市规划学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Urban Spatial Information and Intelligent Modeling（深圳市城市空间信息与智能建模重点实验室） ； Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong（香港大学城市规划与设计系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出UPBench框架，通过4×5知识支柱与认知水平矩阵评估25个LLM，发现模型在分析任务上优于事实回忆和综合判断，揭示了规划知识的制度依赖性。

Comments This paper has been withdrawn by the authors because the current version requires substantial revision and further validation before it can be considered a reliable representation of the work

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

Lifting Embodied World Models for Planning and Control

提升具身世界模型用于规划与控制

Alex N. Wang, Trevor Darrell, Pavel Izmailov, Yutong Bai, Amir Bar

机构 * Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系） ； BAIR, UC Berkeley（伯克利大学BAIR） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种轻量级策略，将高层动作映射到低层关节动作序列，结合冻结的世界模型，实现预测未来观察的提升世界模型，有效降低规划复杂度。

Comments Accepted to ECCV2026. Edited policy masking

Next-Gen CAPTCHAs: Leveraging the Cognitive Gap for Scalable and Diverse GUI-Agent Defense

下一代验证码：利用认知差距实现可扩展且多样化的GUI智能体防御

Jiacheng Liu, Yaxin Luo, Jiacheng Cui, Xinyi Shang, Xiaohan Zhao, Zhiqiang Shen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； MetaAgentX ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Next-Gen CAPTCHAs框架，通过利用人机在交互感知、记忆、决策和行动上的认知差距，设计动态任务以区分生物用户与AI智能体，实现可扩展的防御。

Comments Project page at https://greenoso.github.io/NextGen-CAPTCHAs_webpage/

EvoMemBench: Benchmarking Agent Memory from a Self-Evolving Perspective

EvoMemBench: 从自演化视角评估智能体记忆

Yuyao Wang, Zhongjian Zhang, Mo Chi, Kaichi Yu, Yuhan Li, Miao Peng, Bing Tong, Chen Zhang, Yan Zhou, Jia Li

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Createlink Technology（创-link科技） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出EvoMemBench，从自演化视角评估智能体记忆，通过内存范围和内容两个维度构建统一基准，比较15种内存方法并发现当前内存系统尚未达到通用解决方案，长上下文基线仍具竞争力，内存在上下文不足或任务困难时效果显著，检索方法在知识密集型任务中表现优异，而程序和长期记忆方法在任务结构匹配时更有效。

Global-Local Monte Carlo Tree Search in Vision-Language Models for Text-to-3D Indoor Scene Generation

面向文本到3D室内场景生成的视觉-语言模型中的全局-局部蒙特卡洛树搜索

Mengshi Qi, Wei Deng, Xianlin Zhang, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出一种全局-局部蒙特卡洛树搜索方法，通过分层场景表示和PRM引导的MCTS解决文本到3D室内场景生成中的错误传播问题，并构建新基准数据集3DTindo-bench。

FitText: Evolving Agent Tool Ecologies via Memetic Retrieval

FitText: 通过模因检索演化智能体工具生态

Kyle Zheng, Han Zhang, Renliang Sun, Chenchen Ye, Wei Wang

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract,comments)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对用户任务描述与工具文档间的语义鸿沟，提出FitText框架，将检索嵌入推理循环，通过自然语言伪工具描述迭代优化和模因进化选择，显著提升工具检索性能。

Comments 30 pages, including appendices. Accepted at COLM 2026 (main conference) and the COLM 2026 Workshop on Efficient Reasoning

Multi-agent DRL-based Lane Change Decision Model for Cooperative Platooning in Mixed Traffic

基于多智能体深度强化学习的车道变换决策模型：用于混合交通中协同规划

Zeyu Mu, Shangtong Zhang, B. Brian Park

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Link Lab（链接实验室） ； Department of Systems and Information Engineering（系统与信息工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于多智能体深度强化学习的车道变换决策模型，通过整合CNN-QMIX框架提升CAVs在混合交通中的协同编队效率，实验显示其在提升协同编队率方面表现优异。

Comments Under review at IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

Send a SCOUT First: Pre-hoc Reasoning for Adaptive Detector Allocation in Prompt-Injection Defense

先派侦察兵：提示注入防御中自适应检测器分配的预推理方法

Shuhao Zhang, Jiarui Li, Qi Cao, Ruiyi Zhang, Pengtao Xie

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG

AI总结 针对提示注入检测器异构且不可靠的问题，提出SCOUT框架，通过预测每个检测器对每个样本的可靠性和延迟，动态分配检测器，实现安全性与效率的权衡。

Comments We propose SCOUT, a detector allocation framework that predicts each detector's accuracy and latency on a given input before running it, letting operators control the safety-utility trade-off with a single threshold and route to an LLM judge only when needed

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

Commit Locally, Exit Globally: Coordinating Adaptive Sampling and Early Exit in Diffusion Language Models

提交时机与位置：扩散语言模型的候选感知解码

Chia-Ming Lee, Shao-Kai Liu, Ming-Ching Chang, Xin Li, Yu-Lun Liu, Chih-Chung Hsu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对扩散语言模型解码过早终止问题，提出无训练的候选感知提前退出框架LATCH，结合CVC与BWEC，在零样本11项任务上，以准确率损失极小的代价实现多倍解码速度提升。

Comments Code is available at https://github.com/ming053l/C4-dLLM

Automated Design Optimization via Strategic Search with Large Language Models

通过大语言模型的战略搜索实现自动化设计优化

Anthony Carreon, Vansh Sharma, Venkat Raman

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出AUTO框架，利用大语言模型的战略搜索实现GPU代码优化，提升搜索效率并降低成本。

Comments 16 pages, 4 tables, 8 figures, preprint

Tree of Thoughts as a Classical Heuristic Search Problem: Formal Foundations and Design Patterns

思维树作为经典启发式搜索问题：形式化基础与设计模式

Guni Sharon

机构 * Guni Sharon 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过经典启发式搜索术语统一分类法，将基于LLM的推理映射到搜索组件，并识别出系统搜索和前瞻性策略两种设计模式。

Comments Extended version of the SoCS 2026 paper. Includes appendices omitted from the proceedings version

Journal ref Proceedings of the Nineteenth International Symposium on Combinatorial Search (SoCS 2026), AAAI Press, 2026

SIEVE: Selective Integrity Verification and Escalation for Defending LLM Agents against Indirect Prompt Injection

认知控制架构（CCA）：一种用于鲁棒对齐AI代理的生命周期监督框架

Zhibo Liang, Tianze Hu, Zaiye Chen, Mingjie Tang

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出认知控制架构（CCA），通过全生命周期认知监督框架，有效应对复杂IPI攻击，实现安全、功能与效率的平衡。

How Transformers Learn to Plan via Multi-Token Prediction

Transformer 如何通过多令牌预测学习规划

Jianhao Huang, Zhanpeng Zhou, Renqiu Xia, Baharan Mirzasoleiman, Weijie Su, Wei Huang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院先进智能项目中心） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究多令牌预测如何促进推理，特别是规划，通过实验和理论分析展示其优于单令牌预测的性能及背后的机制。

Comments COLM 2026

Mobility-Aware Cache Framework for Scalable LLM-Based Human Mobility Simulation

面向可扩展性的LLM基人类移动模拟移动感知缓存框架

Hua Yan, Heng Tan, Yingxue Zhang, Yu Yang

机构 * Lehigh University（莱维大学） ； State University of New York at Binghamton（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MobCache通过移动感知缓存框架提升大规模LLM基人类移动模拟的效率和保真度。

Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

Embodied-R1.5：通过具身基础模型演化物理智能

Yifu Yuan, Yaoting Huang, Xianze Yao, Yutong Li, Shuoheng Zhang, Linqi Han, Pengyi Li, Jiangeng Sun, Wenting Jia, Zhao Zhang, Yuhao Liu, Ruihao Liao, Yucheng Hu, Qiyu Wu, Yuxiao Li, Zibin Dong, Fei Ni, Yan Zheng, Shuyang Gu, Yi Ma, Hongyao Tang, Han Hu, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出统一具身基础模型Embodied-R1.5，通过自动化数据管道和多任务平衡强化学习，在8B参数下实现24项基准中16项最优，并支持微调为VLA模型。

Comments Embodied R1.5 technical report. Project page: https://embodied-r.github.io/

Chasing Moving Targets with Online Self-Play Reinforcement Learning for Safer Language Models

通过在线自我博弈强化学习追踪移动目标以实现更安全的语言模型

Mickel Liu, Liwei Jiang, Yancheng Liang, Simon Shaolei Du, Yejin Choi, Tim Althoff, Natasha Jaques

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究传统大语言模型安全对齐问题，引入Self-RedTeam算法，通过在线自我博弈多智能体强化学习持续共同进化攻防策略，有理论安全保障，实证效果好，推动从被动修补到主动协同进化转变。

Comments ICML 2026 Poster

From Actions to Understanding: Conformal Interpretability of Temporal Concepts in LLM Agents

从行为到理解：LLM代理中时间概念的符合可解释性

Trilok Padhi, Ramneet Kaur, Krishiv Agarwal, Adam D. Cobb, Daniel Elenius, Manoj Acharya, Colin Samplawski, Alexander M. Berenbeim, Nathaniel D. Bastian, Susmit Jha, Ugur Kursuncu, Anirban Roy

机构 * Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Computer Science Lab, SRI（SRI计算机科学实验室） ； Army Cyber Institute（陆军网络学院） ； United States Military Academy（美国军事学院） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出通过符合视角解释LLM代理时间概念演变的框架，结合逐步奖励建模与符合预测，识别时间概念的潜在方向，实验表明这些概念可线性分离，为LLM代理提供可靠故障检测和干预方法。

Comments Accepted at the Mechanistic Interpretability Workshop, 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 2026

BuilderBench: The Building Blocks of Intelligent Agents

BuilderBench：智能体的构建模块

Raj Ghugare, Roger Creus Castanyer, Catherine Ji, Kathryn Wantlin, Jin Schofield, Karthik Narasimhan, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出BuilderBench基准，通过开放式探索训练智能体构建结构，实验表明现有前沿语言模型和强化学习算法无法解决任何非平凡任务。

Comments Blogpost: https://rajghugare19.github.io/builderbench and Code: https://github.com/rajghugare19/builderbench

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

虚拟言语治疗师：一种临床医生参与的AI言语治疗代理，用于个性化和监督式治疗

Shakeel Sheikh, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Goncalo Leal, Bjorn W Schuller

机构 * The Kashmir Hub for Artficial Intelligence（喀布尔人工智能中心） ； Microsoft / Vocametrix（微软 / Vocametrix） ； IAI, TCG CREST（IAI，TCG CREST） ； Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA（洛林大学，CNRS，Inria，LORIA） ； Laboratoire Praxiling, UMR5267, CNRS et Université Paul-Valéry Montpellier 3（Praxiling实验室，UMR5267，CNRS及蒙彼利埃Paul-Valéry大学） ； Speechcare iStutter, Portuguese Catholic University（Speechcare iStutter，葡萄牙天主教大学） ； CHI – Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，TUM大学医院） ； GLAM – Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐小组，伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出虚拟言语治疗师（VST）平台，集成深度学习口吃分类与多智能体大语言模型推理，自动生成个性化治疗方案，并通过临床医生反馈优化，实验证明其高质量推荐。

Comments Under Review

Easier to Mislead Than to Correct: Harmful and Beneficial Revision in LLM Conformity

误导比纠正更容易：LLM 从众中的有害与有益修正

Jiaming Qu, Lucheng Fu, Yibo Hu

机构 * Amazon（亚马逊） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过控制实验，研究大语言模型在多智能体系统中面对同伴答案时的从众行为，发现同伴一致意见更容易误导原本正确的模型，而权威标签使模型更倾向于选择被认可的答案，且通用推理干预无法可靠地减少有害修正。

LLM-Based Generalizable Hierarchical Task Planning and Execution for Heterogeneous Robot Teams with Event-Driven Replanning

基于LLM的异构机器人团队通用分层任务规划与执行及事件驱动重规划

Suraj Borate, Bhavish Rai B, Vipul Pardeshi, Madhu Vadali

机构 * Department of Mechanical Engineering, IIT Gandhinagar（印度加尔各直辖区理工学院机械工程系） ； Sahyadri College of Engineering and Management（萨哈亚德里工程与管理学院） ； Vishwakarma Institute of Information Technology（维什瓦克arma信息技术学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 提出CoMuRoS架构，结合集中式规划与分布式执行，通过LLM解释自然语言目标、分配子任务，并支持事件驱动重规划，在硬件实验中实现自主恢复和协调运输。

Comments full version of this short paper is accepted at Frontiers in Robotics and AI Journal