> 数据图表我想了解一下LLM-based Agent 与 LLM-MAS 对比2025-8-43 具身行动（Embodied Action）：在模拟环境（如游戏）或物理世界（如机器人）中执行的动作。在这种场景下，LLM 通常扮演高层规划者的角色，将复杂指令分解为机器人可以执行的低层技能命令。例如，SayCan 模型将语言模型的知识与机器人的物理能力（“我能做什么”）相结合，实现了更符合物理规律的行动决策Voyager 项目则展示了智能体在我的世界这样的开放世界中，通过 LLM 驱动的迭代探索和技能库积累，实现终身学习的能力。国泰海通科技传媒
