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Eluna是一个图引导的多智能体框架，用于自动化仓库标准操作流程。它采用非对称情节蒸馏技术，微调出一个更小的模型，该模型性能可与更大的基线模型媲美甚至超越，在工单处理任务上达到了94%的专家一致性。
本文提出了一种方法，将重复的标准操作流程步骤编译为经过验证、有版本管理的工具，在部署前完成，替代推理时的代码生成。在一个配送中心的报警分类系统中，该方法将p50延迟降低了42%，端到端错误率降低了最多53%。
本文介绍了EvoSOP，一个使LLM代理能够将原子动作综合为可重用的标准操作程序（SOP）并迭代优化其工具集的框架，显著提高了任务成功率并减少了交互轮次。