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本文提出一种基于LLM的统一转换框架，该框架能够实现自主智能系统中行为树与有限状态机之间自动且语义一致的转换，提升可扩展性与可维护性。
本文提出一种解耦数据方法，通过从真实口语对话中学习轮次转换，同时利用文本处理语义，借助神经有限状态机框架来增强自然性并保留语义能力。
一篇论文探讨了代理工具箱与模型对代理行为的贡献差异，将轨迹压缩成一个紧凑的有限状态机，并在十二个数据集上进行了验证。