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该论文提出了递归自主代理（RAAs）的集体协作框架，通过统一的任务与能力接口，实现智能工厂中从设备、车间到工厂层级的自上而下任务分解与自下而上能力聚合，以应对动态生产环境下的跨层协调问题。
本文系统综述了由大语言模型驱动的工业智能体，分析关键挑战，提出统一分类法、四层系统架构，并回顾其在智能制造全生命周期中的应用与未来研究方向。
This paper proposes an Edge-AI-driven decentralized task allocation framework for circular smart manufacturing that uses learning-to-rank to align with the ordering-based nature of winner selection. Simulation results show improved delay, deadline adherence, and energy efficiency under high-load and tight-deadline scenarios.