Promptの説明

図全体を、論理的に明確な3つの領域に分割すること：左（環境）、中央（認知制御）、右（記憶）。 左領域（環境と知覚）：3Dの室内空間を表す模式図を描き、「生息環境（HM3D）」とラベル付けする。「セマンティックセンサーとパーサー」とラベル付けされた処理モジュールを接続し、視覚データが「構造化されたテキストプロンプト」に変換されることを示す。複雑な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）構造を描画することは避け、軽量なテキスト抽象化メカニズムを強調すること。 中央領域（コアループ）：これは図の視覚的な焦点となる。「LLM Brain（DeepSeek/GPT-4o API）」とラベル付けされた雲のアイコンを上部に配置し、下のノードに破線で接続し、推論サポートを示す。「指向性巡回グラフ（フローチャートループ）」を大きく描き、4つの明確なノードを含むこと： ノードA「ストラテジスト」：ループの開始点。テキスト入力と記憶コンテキストを受け取り、「高レベル計画」を出力する。 ノードB「ベリファイア」：ひし形の意思決定ボックス。幻覚と実現可能性をチェックするために使用される。合格した場合、「エグゼキューター」を指す緑色の矢印を描画する。失敗した場合、「リフレクター」を指す赤い破線の矢印を描画する。 ノードC「エグゼキューター」：計画を環境に向けたAPIアクションに変換する。 ノードD「リフレクター」：フィードバックパス上に配置される。ベリファイアまたは環境との衝突から失敗信号を受け取り、エラーを分析し、「修正された制約」をストラテジストに送り返してループを閉じる。 右領域（エージェント型RAGメモリ）：「エピソード記憶（ChromaDB）」とラベル付けされた円筒形のデータベースアイコンを描画する。保存されたデータが「（観察、計画、結果）トリプレット」で構成されていることを示す。2つの明確なデータフローを示すこと：実行結果から「経験ストレージ」への実線、および「検索」のためにストラテジストを指す破線。検索矢印は、「ポジティブなヒント」と「ネガティブな制約」を明確に示す必要がある。 ビジュアルスタイル：学術論文に典型的な、簡潔なフラットな2Dベクターアートスタイルを採用する。メイン構造には「アカデミックブルー」と「テックグレー」のカラースキームを使用する。「ベリファイア」ノードと「リフレクター」ノードを「ウォームオレンジ」または「ソフトレッド」で強調し、エラー修正におけるそれらの重要な役割を強調する。