Integración modular de herramientas gestionadas por LLMs en el robot TIAGo++

Resumen

Este artículo presenta una adaptación modular de un sistema basado en modelos de lenguaje grandes (LLMs) al robot TIAGo++, con el objetivo de reutilizar el mismo agente en distintas plataformas robóticas sin modificar su lógica de razonamiento. El sistema interpreta comandos del usuario y utiliza herramientas semánticas organizadas en cuatro categorías: consulta, diagnóstico, expresión y acción. Estas herramientas permiten obtener información del entorno, generar respuestas verbales y ejecutar tareas físicas, todo mediante una interfaz común que facilita su uso y portabilidad. En particular, las herramientas de acción han sido implementadas mediante un servidor de manipulación compatible con MoveIt, que permite ejecutar tareas como entregar objetos, colocarlos cerca de una persona, empujarlos o verter contenido entre recipientes. Cada herramienta proporciona un resultado estructurado que permite al modelo valorar el éxito de la acción y decidir cómo proceder. Esta arquitectura modular facilita la reutilización, la portabilidad y una interacción más eficaz, y además permite la incorporación de nuevas herramientas.