大模型驱动的 FSM 与行为树统一转换框架
原文标题：Towards An LLM-Driven Unified Conversion Framework for BT and FSM in Autonomous Intelligent Systems
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论文针对有限状态机（FSM）与行为树（BT）互转时行为完整性难保、模型复杂度爆炸的问题，提出 LLM 驱动的统一转换框架。方法设计循环执行行为树结构以捕获 FSM 循环，并用深度压缩策略与分层转换规则缓解状态爆炸。仿真实验显示该框架可实现准确的双向自动转换，提升生成模型的可扩展性与可维护性，适用于服务机器人、游戏智能体与智能家居。
- 问题
- FSM 与行为树互转时行为完整性难保、模型复杂度易爆炸。
- 方法
- LLM 驱动统一转换框架，设计循环执行行为树结构捕获 FSM 循环，并用深度压缩与分层转换规则缓解状态爆炸。
- 结果
- 仿真实验显示可实现准确双向自动转换，提升生成模型可扩展性与可维护性，未给出量化结果。
- 影响
- 为服务机器人、游戏智能体等消费级系统的行为模型转换提供自动化方案。
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