AeroWeaver：将无人机技能编织成分布式自适应集群执行的Harness

集体智能是一种协同自主范式，多个智能体通过局部感知、信息交换与协调行动追求共同目标。无人机集群通过协同执行搜索、巡检和追踪等任务体现这一范式。大语言模型智能体的最新进展增强了自然语言任务理解与高层规划，为任务说明和集体行为之间提供灵活语义接口。但将其应用于无人机集群仍面临挑战：如何将模型决策落到可执行能力，协调全局任务推理与分布式执行，以及利用任务专属经验持续适应。为此，我们提出具身智能体Harness AeroWeaver，将单机技能组织成协同的任务级行为。它把语义决策连接到受治理技能，组织以角色为条件的本地智能体进行分布式协调，并利用按角色索引的状态—动作—奖励经验在线改进技能选择。实验与运行时验证显示，AeroWeaver在所测条件下保持有效技能执行，支持机体本地的多无人机操作，无需中央智能体从全局上下文生成联合动作；奖励引导的在线更新则为集群智能体从累积执行经验中自适应学习提供无需训练的路径。代码通过原摘要链接公开。