LLMind 2.0：基于自然语言 M2M 通信的分布式物联网自动化与轻量级 LLM 智能体
系统与控制
2026-02-18 v2 系统与控制
摘要
近期大语言模型（LLM）的快速发展为 IoT 自动化和设备管理应用带来了广泛关注。然而，集中式方法在跨异构大规模系统方面难以扩展。我们提出 LLMind 2.0，一个分布式框架，嵌入轻量级 LLM 赋能的设备智能体，采用自然语言进行机器到机器（M2M）通信。在 LLMind 2.0 中，中心协调器将人类指令翻译为自然语言子任务描述，这些描述指示分布式设备智能体基于各自专属 API 本地生成设备特定代码。使用自然语言作为统一媒介克服了设备异构性，实现了无缝设备协作。LLMind 2.0 集成了：1）基于超时的死锁避免协议，用于协调分布式子任务执行；2）检索增强生成（RAG）机制，用于精确的子任务到 API 映射；3）针对可靠设备特定代码生成的微调轻量级 LLM。仓储运输多机器人操作和 Wi-Fi 网络部署实验表明，LLMind 2.0 在可扩展性、可靠性和响应性方面优于集中式基线。
引用
@article{arxiv.2508.13920,
title = {LLMind 2.0: Distributed IoT Automation with Natural Language M2M Communication and Lightweight LLM Agents},
author = {Yuyang Du and Qun Yang and Liujianfu Wang and Jingqi Lin and Hongwei Cui and Soung Chang Liew},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13920},
year = {2026}
}