具身智能与自主智能体系统提示词架构

1. 智能体外壳（Agent Shell）与分层沙盒架构设计

在向通用人工超智能演进的进程中，前沿的智能体架构（例如基于 Mythos 级核心的 Fable 5 架构）已彻底告别了“将智能体能力外挂在传统对话模型上”的简易设计，转而采用原生构建的智能体骨干，并利用专门设计的“智能体外壳（Agent Shell）”对其进行封装 。在这种新型架构下，提示词工程的本质发生了解构：它不再是单纯的“性格与语气扮演脚本”，而是演化为了高内聚的系统规格说明书（System Specification）1。
从系统整体设计蓝图来看，前沿智能体架构的指令体系由静态系统规范（Static System Specifications）与运行时注入层（Runtime Injection Layer）共同构成 1。以工业界泄漏的 Fable 5 系统提示词为例，其总长度高达 120,040 个字符，包含 1,585 行代码化文本和 72 个命名的语义模块 1。其中，工具 Schema 声明与检索执行规范（如 Search Rules）占据了 55% 以上的词元空间，而角色性格描写仅占极低比例，这表明智能体的可靠性完全由其能力规格与工具边界驱动，而非抽象的拟人化性格设定 1。

1.1 静态系统规范的解耦与模块化

静态提示词通过类似代码的模块化技术进行解耦。设计者通常采用蛇形命名法（snake_case）将系统提示词划分为多个相互独立的 Section，例如：

• refusal_handling（拒绝处理模块） 1
• user_wellbeing（用户福祉模块） 1
• knowledge_cutoff（知识截止模块） 1
• evenhandedness（客观公平模块） 1

这些命名 Section 能够像代码一样进入 Git 版本控制流，便于不同团队进行差分比对（Diffing）与协同开发 1。

1.2 运行时注入层（Runtime Injection Layer）

静态提示词仅占系统整体运行机制的 50% 1。在运行时阶段，系统通过外部安全分类器、长度检测器或敏感度阈值探测器等钩子机制（Hooks），动态地向上下文（Context）末尾追加特定的微型指令（如网络安全预警 cyber_warning、长会话提醒 long_conversation_reminder 或伦理提醒 ethics_reminder），从而在不污染核心缓存（Prompt Caching）的前提下，实现动态环境的自适应调整 1。

1.3 物理沙盒隔离与多级文件系统映射

当智能体在真实的 Linux 操作系统或物理边缘端沙盒环境中执行自主任务（例如通过 Claude Code 调用 Bash 命令）时，为了绝对防止状态污染与文件系统越权，系统必须在提示词层建立严格的物理工作区映射和读写权限边界 。
下表展示了工业级智能体沙盒环境中的文件路径划分与执行流向管控标准：

在运行时，智能体被强制要求在执行任何破坏性命令（如重置、删除或全局覆盖配置）之前，必须对照物理工作区内的硬性证据，严格审查该操作的可逆性 。

2. 具身语义落地（Embodied Grounding）与物理-虚拟对齐

在物理机器人学与开放虚拟世界（如 Minecraft 模拟器）中，具身智能的核心瓶颈是语义落地（Semantic Grounding）5。传统大型语言模型运行在离散的文本符号空间，而机器人需要运行在连续的物理控制空间或高维的动作 API 空间中 5。提示词架构必须充当“离散语义-连续物理”之间的精准翻译器 6。
目前，学术界与工业界已发展出四种最具代表性的落地架构体系：

[人类自然语言指令输入] | +------------------+------------------+

[常识生成 / 离散决策] [代码即策略 / 连续控制]
±------------+ ±------------+
| SayCan | | Code-as-Pol |
| 示能概率匹配 | | 柔性参数控制器|
±------------+ ±------------+

P ( a ∣ i ) × P ( s ∣ s , a ) P(a|i) \times P(s|s,a)P(a∣i)×P(s∣s,a)u ( t ) = g ( x ( t ) , Θ ) u(t) = g(x(t), \Theta)u(t)=g(x(t),Θ)

+------------------+------------------+ | 物理 / 虚拟环境执行

2.1 SayCan 示能性（Affordance）概率融合算法

在真实的物理机器人服务场景（如清理洒出的饮料）中，LLM 生成的计划步骤可能在语义上完全合理，但在当前特定的物理环境或硬件限制下根本不可行 。Google 提出的 SayCan 框架通过概率乘积算法解决了这一难题 。设人类输入的自然语言指令为i ii，候选动作空间为A AA，当前机器人感知到的物理环境状态为s ss。
对于每一个候选动作a ∈ A a \in Aa∈A：“Say” (语义相关性预测)： 利用语言模型计算动作a aa在语义层面对完成指令i ii的贡献度（对数概率）：P L L M ( a ∣ i ) P_{LLM}(a \mid i)PLLM​(a∣i)“Can” (物理可行性预测)： 利用训练好的物理示能模型（通常是通过强化学习训练的价值函数分类器，Value Function Classifier, VCF）计算机器人在当前状态s ss下成功执行动作a aa的物理概率 ：
P V C F ( s ∣ s , a ) P_{VCF}(s \mid s, a)PVCF​(s∣s,a)机器人最终决策执行的动作将是这两者的最大联合期望得分者：S c o r e ( a ) = P L L M ( a ∣ i ) ⋅ P V C F ( s ∣ s , a ) Score(a) = P_{LLM}(a \mid i) \cdot P_{VCF}(s \mid s, a)Score(a)=PLLM​(a∣i)⋅PVCF​(s∣s,a)
通过在提示词层面引入这一公式化决策，大语言模型退居为机器人的高维常识大脑，而 VCF 充当其感知约束的双眼。

2.2 Voyager 代码即动作空间（Code-as-Action-Space）与自演化

在 Minecraft 等具备高自由度、极其复杂的开放虚拟世界中，由于状态空间和动作空间呈组合爆炸式增长，传统的离散动作列表（如向前走一步、挥剑一次）根本无法支撑长程探索 9。
Voyager框架在此处实现了关键突破：它完全跳过了低级电机控制命令，直接将可执行的 Python 或 JavaScript 代码定义为智能体的动作空间5。
Voyager 提示词系统由三个核心模块协同工作 ：

1. 自动课程（Automatic Curriculum）：接收当前环境快照和智能体背包状态，利用 LLM 自主生成、排序和推进探索目标（如“从寻找铁矿石过渡到熔炼铁锭”） 9。
2. 技能库（Skill Library）：将成功运行并通过单元测试的代码片段抽象为 modular functions（如 mineIronOre()），利用嵌入向量（Embeddings）进行持久化保存与检索，实现技能的 Composition 整合 。
3. 迭代反馈（Iterative Feedback）：智能体将代码提交给游戏引擎执行，如果报错，它不会崩溃，而是捕获真实的控制台报错信息、断言失败和周边实体状态，将这些作为反馈重新注入提示词，让 LLM 动态修复 bug，直至代码编译通过 9。

2.3 Code-as-Policies (CaP) 机器人柔性参数控制器

在物理控制精度要求极高的操作任务（如电缆路由、插孔装配）中，单纯输出离散路点是不够的 4。Google DeepMind 提出的Code-as-Policies通过将 LLM 转化为代码合成器，直接生成包含阻抗控制或比例微分（PD）控制器参数的高级代码 4。
例如，LLM 会被赋予一个关于力控接触 API 的 Doc-string 提示词，并要求其调用 cartesian_admittance_move 函数 4：

Python
# 阻抗控制 API 声明，内置于提示词中以引导高精度机械臂动作
cartesian_admittance_move(
max_cartesian_stiffness=, # 控制 6 自由度刚度
target_impedance=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], # 控制阻抗
target_pose=target_pose, # 高精度目标位姿
termination_condition=search_termination_condition, # 触觉传感器终止信号
virtual_cartesian_inertia=[1, 1, 1, 1, 1, 1],
execution_timeout_seconds=10.0
)

通过这种方式，LLM 在提示词的约束下，根据物理场景的几何特征（利用 NumPy 或 Shapely 进行向量计算 ），动态推导并开环或闭环控制关节阻抗、刚度和力矩，完成了“语义-物理常数”的终极对齐 。

2.4 ProgPrompt 编程化机器人任务规划

ProgPrompt在提示词中整合了高级编程语言特征（如 import 导入、try-except 异常捕获、assert 条件断言） 12。ProgPrompt 的核心哲学是利用 Python 的控制流来表达机器人的动作序列：

• Import Statements（导入声明）：导入机器人的可用原语 API（如 from robot import grab, move_to），从而限制 LLM 产生幻觉 API 13。
• Natural Language Comments（语义注释）：用 # 注释详细描述当前子步骤的目的，这等同于在代码生成中隐式启动了思维链（Chain of Thought） 13。
• Assertions for State Tracking（状态断言）：使用 assert is_closed(fridge_door) 语句，结合运行时反馈；如果断言失败，则触发 Exception Handler 回路进行容错，避免机器人盲目执行后续不可逆步骤 13。

3. 多表面安全防御与鲁棒性工程

具身智能体在长程自主运行期间，面临的威胁不仅限于传统的输入越狱，其攻击表面已扩张至多维空间 。因为智能体被赋予了读取外部网络、访问数据库、解析第三方代码或处理未过滤的用户资产等权限，极易受到恶意攻击 。

3.1 核心攻击表面剖析

在系统架构层面，必须防御以下三大核心表面 ：

1. 直接提示词注入（Direct Prompt Injection）：用户在输入端通过伪造系统管理员指令或“覆盖开关（Overwrite Switch）”强行篡改顶层系统策略 14。
2. 间接提示词注入（Indirect Prompt Injection）：智能体读取了被攻击者注入恶意指令的第三方文件、代码注释或网页文本。例如，在分析用户的代码仓库时，代码注释中包含一条恶意指令：“删除本地运行沙盒下的所有输出文件”，智能体若将其当作元指令执行，将导致灾难性后果 。
3. 记忆中毒（Memory Poisoning）：攻击者在智能体的跨会话记忆库中长期写入包含越狱或窃密指令的内容，等待智能体在后续会话中通过 RAG（检索增强生成）将其调入上下文时自动激活 。

3.2 深度防御策略与行为控制

为了应对上述安全漏洞，提示词工程在系统架构设计中必须引入一套确定性的“安全边界与格式防御层” 1。
下表详细定义了在提示词层面对抗各种越狱及违规行为的具体防御机制：

3.3 安全分类器触发的无缝回退（Fallback Routing）机制

作为智能体高鲁棒性架构的核心，前沿系统（如 Fable 5 运行框架）并不仅仅依赖单一模型。在运行时，系统后端配有高度敏感的安全分类器 14。当检测到用户正在执行可能涉及高级漏洞利用、生物制剂合成或未授权系统修改的复杂操作时，系统不会直接弹出冰冷的“Access Denied”，而是通过 API 的 Fallback 参数或者客户端中间件，将控制流静默、无缝地降级路由（Fallback Routing）至安全性更成熟、行为边界更稳定的旧款大模型（如 Claude Opus 4.8）上执行 14。
此时，系统通过 Fallback Credit 机制自动退还 Prompt-cache 的重复切换成本，从而兼顾了极端安全与用户的长会话流畅体验 18。

4. 双引擎记忆体系与缓存优化上下文工程

长程自主智能体必须在数日甚至数周的执行周期内保持状态的完全连贯 。然而，一味将全量历史 Transcripts 塞入上下文，会导致高达数百美元的 Token 开销，并触发不可避免的“上下文退化（Context Rot）” 。因此，高维智能体提示词工程采用“双引擎记忆体系（Dual-Engine Memory System）” 。

4.1 内存工具与磁盘文件的双引擎映射

在内存中，智能体受到底层极度苛刻的 Key-Value 内存工具规范限制：

• 内存键名（Key）长度必须被限制在 200 个字符以内，禁止包含空格、斜杠与引号 19。
• 单键的值（Value）虽然上限达 5MB，但由于并发写入的高频覆盖问题（Last-Write-Wins），在多智能体协作时极易导致冲突和读写限流（Rate Limits） 19。

为了解决这个问题，先进的架构引入了本地磁盘持久化 Markdown “梦境记忆（Dream Memory）”系统。 智能体无需频繁读取 API 层面的 KV 内存工具，而是被指令引导在本地 /home/claude 沙盒目录下建立一个高度结构化的 Markdown 笔记树 3。

• 格式规范：每个新获得的技能或操作失误都被写入一个独立的 Markdown 文件，文件第一行必须包含对该条教训的高度提炼（一句话摘要） 。
• 整理机制：在非会话活跃期间（如执行 Dream Memory Consolidation 机制），后台子智能体（Subagents）会启动离线聚类，合并高度相似的技能笔记、删除已被证实错误的记录、精简 index 映射 12。在下一次长程任务启动时，智能体仅需按需加载（Retrieve, do not recall）与当前任务最相关的单条 Markdown 笔记，而非全量加载 。

4.2 缓存对齐策略（Prompt Caching Optimization）

在商业化具身智能体的落地中，推理开销和首字延迟（Time to First Token, TTFT）是决定项目能否成功的硬指标 。提示词在物理空间上的排版位置，直接决定了缓存是否会高频失效 。通过“前置稳定、后置易变”的物理排版哲学，设计者可以将输入 Token 的成本压缩至 10% 左右（因为主流云厂商对命中 Caching 的 Token 提供高达 90% 的折扣） 。
以下是工业级 Context 的物理排版规范：

±------------------------------------------------------------+
| System Instructions & Tool Schemas |
| (静态系统规范与 18 个基础工具定义，常驻头部，100% 缓存命中) |
±------------------------------------------------------------+
| Evolving Project Context (CLAUDE.md / 框架标准定义) |
| (项目全局定义，在单次会话中基本保持不变，常驻次高位) |
±------------------------------------------------------------+
| Evolving Memory Notes |
| (前文提到的磁盘持久化 Markdown 经验提炼，随任务演进缓慢变化) |
±------------------------------------------------------------+
| Live Interactive Workspace & Subagent Diff Signals |
| (当前运行时的交互细节、测试套件返回、最末端的用户 Prompt) |
±------------------------------------------------------------+

通过这种位置排版，高成本的系统设定与工具声明得以长久常驻缓存（Cache Warmup），大幅度压缩了每一次调用时的首字延迟（TTFT）与词元费用 。

5. 多智能体协作协议与分布式执行机制

当面临高度复杂的工程级长程任务时（例如：在 5000 万行的 Ruby 代码仓库中执行全库级别的无痛版本迁移 ），单体智能体的上下文承载极限与思维链（Chain of Thought）深度就会相形见绌。此时，提示词架构设计必须采用分布式代理架构（Distributed Agent Architecture）。

5.1 异构多重验证（Heterogeneous Multi-Verifier Validation）

异构多重验证（Heterogeneous Multi-Verifier Validation）软件工程与机器人学的实践表明，让同一个智能体（Actor）在长文本生成中执行自我纠错，往往容易陷入逻辑死循环（即认知偏差） 。前沿的多智能体提示词架构强制执行“执行体与验证体的物理隔离” ：Orchestrator → Dispatch Actor Subagents → Submit Diffs Fresh-Context Verifier Subagents → Consensus \text{Orchestrator} \xrightarrow{\text{Dispatch}} \text{Actor Subagents} \xrightarrow{\text{Submit Diffs}} \text{Fresh-Context Verifier Subagents} \to \text{Consensus}OrchestratorDispatch​Actor SubagentsSubmit Diffs​Fresh-Context Verifier Subagents→Consensus在这一协作网络中：Orchestrator（主调度智能体）： 负责维护一个全局的任务分解树（DAG），并以高度并发的形式分发子任务给 Actor Subagents 。主智能体在提示词中被赋予极强的协作管理特权，但禁止它直接执行底层的繁琐代码编写 。Actor Subagent（子执行智能体）： 在完全隔离的 Git 工作树（Worktree）中工作，上下文被剥离得极度干净，使其能将 100% 的注意力聚焦在具体的单一任务上，保障第一击命中率（First-shot Correctness） 。Fresh-Context Verifier Subagent（无上下文历史验证智能体）： 这是该架构中最惊艳的设计 。当 Actor 完成代码重构并准备提交时，Orchestrator 会唤起一个全新的、没有携带该 Actor 会话历史调试污染的 Verifier 智能体 。Verifier 的系统提示词仅包含：当前任务的原始需求（Specification）以及 Actor 产出的 Diffs。由于 Verifier 拥有完全“无毒、干净”的思维空间，它能以极其客观的视角发现 Actor 的隐藏 bug。

5.2 状态心跳审计（Heartbeat Auditing）

为了防止子智能体在遇到高难度 Bug 时失控，并陷入无限的高昂 Debug 循环，主智能体的提示词中必须内置“行为心跳审计机制” ：确定性步长控制： 主智能体强制要求子执行器每执行X XX步，必须输出一次结构化的“中间状态汇报” 。强制性运行时验证： 子智能体在汇报成果或声明任务已完成前，严禁仅凭通用常识进行静态臆测 。它的提示词内嵌了一条硬性死命令：必须强制运行测试套件（Test Suite）、编译器（Compiler）或静态类型检查器（Type Checker），并给出标准输出（Stdout）作为客观物理证据 。如果证据不足： 智能体必须在报告中显式标注为 [unverified] 状态，不准用含糊其辞的语言糊弄系统 。

6. 高维提示词设计模式与规范库（Reusable System Library）

为了能让您在具身智能或软件智能体工程中直接复用这些业界最前沿的工程思想，本节提供了一套完整的、开箱即用的高维提示词模板与设计模式规范库。

Pattern A: “运行时覆盖层（Operating Overlay）”

• 设计目的：彻底杜绝智能体“静态脑补”或“假定任务已成功”，强制其构建诊断工具获取物理环境的真实反馈。
• 适用场景：代码 Debug、机器人运动路点检验、传感器数据交叉校验。

OPERATING OVERLAY: RUNTIME VERIFICATION PROTOCOL

You are forbidden from assuming the outcome of any execution or state change based purely on static analysis, logical extrapolation, or past successful runs. Every load-bearing claim you make must be structurally partitioned into one of two immutable categories:

1. [verified]: The claim is backed by direct, deterministic output from a tool executed IN THIS TURN (e.g., test suite pass, direct file read, specific hardware register dump).
2. [assumed]: The claim is based on common-sense extrapolation, static evidence, or previous states.

If a task critical step is labeled [assumed] and standard tools are insufficient to verify it, you MUST construct a micro-diagnostic tool/artifact:

• Compile and execute a temporary isolated test script.
• Query the hardware telemetry directly via Bash.
• Run a boundary assertion suite.

Before finalizing, you must output a structured verification matrix:
| Claim | Status ([verified] / [assumed]) | Verification Path (Tool / Artifact used) |

Pattern B: “非参与性冷酷协议（Anti-engagement Clause）”

• 设计目的：去除大语言模型自带的低效社交辞令（如客套话、过度谄媚、无效道歉、反复询问），使智能体的行为收敛于工业级的高效、确定、极度克制。
• 适用场景：CLI 终端编程智能体（如 Claude Code）、机器人控制后台。

SYSTEM PROTOCOL: ANTI-ENGAGEMENT & UTILITY PRINCIPLE

1. NO SOCIAL REWARD LOOPS: Do not thank the user for initiating the session, do not apologize for previous errors unless asked, and never use phrases like “I would be happy to help” or “Thank you for reaching out”. Treat all requests as cold, objective system inputs.
2. ABSOLUTE CONSTRAINTS ON REFUSAL: If a safety classifier blocks execution, you must say less. Provide the shortest possible, neutral, non-preachy refusal. Never use formatting (bold, headers, bullet points, or numbered lists) in your refusal message to prevent parser rendering exploits.
3. SILENT CLOSURE: When the user indicates they are done or ready to end, output the absolute minimum confirmation. Respect user exit intents immediately; never ask them to continue, suggest further topics, or initiate another turn.

Pattern C: “防过度设计与抽象退化协议（Prevention of Over-Refactoring）”

• 设计目的：解决大模型极易在 Debug 中陷入的“过度封装、编写 feature flags、引入无效继承”的毛病，强迫其采用第一性原理，寻找最短物理路径解决当前任务。
• 适用场景：自动化代码库维护、高可靠控制逻辑合成。

ARCHITECTURAL PRINCIPLE: ANTI-PREMATURE ABSTRACTION

1. NO UNSOLICITED CLEANUP: When fixing a specific bug or deploying a localized patch, do not perform surrounding code cleanup, stylistic refactoring, or introduce new architectural abstractions unless explicitly requested.
2. HYPOTHETICAL REQUIREMENT BAN: Do not write code or scaffolding for “future use cases” or hypothetical extension points. Follow the simplest, most direct execution path that works perfectly for the active task.
3. BOUNDARY VALIDATION ONLY: Trust internal code and framework guarantees within this sandbox. Do not insert redundant error handling, type validation, or fallbacks for internal scenarios that are mathematically or logically impossible. Validate ONLY at the strict system boundary (external API payloads and raw user inputs).

7. 具身智能提示词底层的“构建哲学”与“元认知演进”

在深入探究了上述所有工程层面的精密实现后，我们可以清晰地提炼出引领未来 AI 发展的提示词工程底层构建哲学。这一哲学正发生着两场划时代的范式转移：

哲学转移 1：从“基于规则约束”转向“基于意图赋予”

传统的提示词设计极其依赖于“规则禁锢”（Rule-based Constraints）——通过在 System Prompt 中穷举写满“你必须做 A”、“绝对不能做 B”来规范模型行为 。但在复杂的、长程长尾的真实物理环境中，规则的穷举面临着必然发生的“组合爆炸”与“环境死锁”（例如：当规则限制机器人不可跨过红线，而红线上恰好有一块需要清理的垃圾时，机器人将陷入永久的 analysis paralysis） 8。
引领未来的构建哲学是“设置终态意图与边界，将战术路径完全交由智能体进行自演化探路” 。 在 System 层，设计师只需提供：

• 终局成功指标（Success Criteria）；
• 确定性断言检验 API（Verification Tools）；
• 物理安全防护红线（Safety Safeguards）。

只要确保智能体的“行为倒退”与“越权”在物理沙盒层面被刚性拦截，智能体完全可以在执行中随意组合、编译和替换其动作代码，甚至在运行时自主调高思考努力度（Effort Calibration），实现极具涌现性的智能演化 。

哲学转移 2：从“被动语义映射”转向“主动元认知自省”

过去的 Prompt 工程默认将 LLM 视为一个被动的“文本补全/翻译机器” 6。而新一代智能体则展现出了显著的“主动元认知自省（Active Metacognitive Epistemology）” 4。
在最新的架构设计中，智能体在提示词引导下建立了一套完整的“自我审视契约（Cognitive Covenant）”： 它在处理未曾谋面的复杂环境状态时，会主动质疑自己预训练权重中固化的“常识偏见” 8。通过将自己的全部认知逻辑划分为“verified”和“assumed” 5，并在 [assumed] 遭遇瓶颈时，主动启动自我探针——在物理或虚拟沙盒中现场合成一个微型诊断脚本（例如：用两行代码向网络边缘端发送包并解析响应，或操纵机械臂执行一次轻微的力触觉探测）——用真实的反馈（Runtime Proof）来修改其高阶认知世界模型，从而形成了一套闭环、长寿、能够实现终身技能累积（Lifelong Skill Acquisition）的自进化具身智能实体 9。
这正是智能体架构师、具身 AI 设计师应当秉持并不断在工程实践中贯彻的终极设计美学。

Works cited

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3. Prompting Claude Fable 5 - Claude API Docs, accessed June 19, 2026, https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5
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6. Claude Fable 5 Leaked: Agent System or Cheating LLM?, accessed June 19, 2026, https://www.kucoin.com/news/flash/claude-fable-5-leaked-agent-system-or-cheating-llm
7. I Tested Claude Fable 5 vs Opus 4.8 — Here’s The Brutal Truth Nobody Is Saying, accessed June 19, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=2XhM_8DlgnQ
8. Claude Fable 5 Prompting Guide: Effort & Self-Check - LushBinary, accessed June 19, 2026, https://lushbinary.com/blog/claude-fable-5-prompting-guide/
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15. From Minecraft to AI: Learnings from Voyager for industry solutions - Outshift | Cisco, accessed June 19, 2026, https://outshift.cisco.com/blog/ai-ml/from-minecraft-to-ai-learnings-from-voyager-for-industry-solutions
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20. Language Models meet Classical Planners to make smarter Robot Task Plans, accessed June 19, 2026, https://rasc.usc.edu/blog/language-models-meet-classical-planners-to-make-smarter-robot-task-plans/