软件仿真中的自然语言任务规划与执行验证

01

项目背景

移动机器人和巡检无人机这类任务，适合先在仿真里看智能体是否理解目标、是否调用了正确动作。我们同时保留歧义指令、单位错误和越权动作等失败样例，不把能生成代码写成已经具备生产级可靠性。

02

技术路线

场景对象、允许调用的动作和任务约束交给规划层，受控执行层检查参数与权限。自然语言目标先转成可判断条件，不把生成代码直接交给真实设备。

03

实施过程

从固定对象与小范围任务起步，设置正常指令、歧义指令和不可执行任务。逐项检查计划是否使用了不存在的对象、错误单位或越权动作。保留执行轨迹和工具返回，用回放复盘，而不是只改提示词掩盖失败。

04

交付内容

交付任务与工具契约、仿真执行接口、任务评测样例以及计划和执行日志。每项标明版本、输入、使用环境和对应验收步骤。

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验收方式

验收以目标完成、错误处理和权限边界为核心。模型生成的计划仍需被验证。交付时写清外部模型服务、调用成本和数据处理范围。

06

实施效果

让任务规划错误可定位。

从任务意图到可测试原型的路径缩短，失败步骤可以用回放定位，而不是只看到一句执行完毕。

评测比较固定任务集的首次通过情况、人工修订次数和排错时长，并把安全约束违规单独记录。