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将来，机器人将是我们日常行动中无处不在的一部分。与家庭助理相反，机器人将通过回答问题和要求并直接与环境和人类互动来为我们提供帮助。为此，借助AI的最新进步，我们建议从被动机器人转移到活跃的机器人，这些机器人可以与人类通信，以了解他们如何以及何时应执行支持性任务，这将在协作环境中特别支持。在本文中，我们设想了如何实现这一目标的两种不同的方法。（1）基于规则的方法将对话实现为状态机器，并且对话过程是静态且可预见的。（2）基于LLM的方法，可以动态地适应任何情况和模棱两可的人类输入。我们比较了这两个想法，即机器人如何首先检测人类所在的状态以及他们如何进行对话，然后讨论有关这些方法的优势和缺点，这些方法与机器人的信任，可用性，绩效，用户代理以及对机器人的看法。
比较基于规则和基于LLM的方法来启用主动机器人助手对话
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