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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。
本文提出了一种面向循环智能制造的边缘AI驱动分散式任务分配框架，该框架利用学习排序方法来匹配赢家选择的排序性质。仿真结果表明，在高负载和紧截止期限场景下，延迟、截止时间满足率和能源效率均得到改善。