🤖 第08章：LLM統合と自己修復設計のPoC展開

本章では、AITL-Hにおける知性層（Intelligence Layer）としてのLLM（大規模言語モデル）の統合設計と、
PoCにおける命令伝達、構成補正、状態再構築といった展開について述べます。

1. 🧠 LLMの役割とPoC内での立ち位置

LLMは主に以下のような知的判断・命令生成に関与します：

ユーザ指令や外部状況を自然言語で解釈
UARTを通じてFSMにイベント（コマンド）を送信
状態設計やPID設定の構成ファイルを再生成・修正

LLMは「抽象的知性を実行系に落とし込む橋渡し」として機能します。

2. 🔄 UART経由の命令送信構造

PoCでは、LLMからFSMに命令を送るためにUART（仮想通信）を使用します。

sequenceDiagram
    participant LLM as LLM
    participant UART as UART Driver
    participant FSM as FSM Engine

    LLM->>UART: "start" / "stop" / "turn_left"
    UART->>FSM: handle_event(command)
    FSM->>FSM: 状態遷移実行

FSM側の実装例：

command = uart.receive()
fsm.handle_event(command)

3. 🛠 自己修復と構成補正の展開例

LLMは、PoC中で次のような自己修復型制御に応用可能です：

機能	内容
FSM修復	`fsm_config.yaml`を再生成（壊れた状態遷移の修復）
PID調整	`pid_controller.py`内のゲイン再チューニング
対話命令	状況を自然言語で受け取り、イベントに変換
状態説明	現在状態・履歴をLLMが自然言語で解説する機能

4. ⚠️ 実験上の課題と留意点

課題	解説
応答遅延	LLMが外部にある場合、応答が数秒〜数十秒遅れる
同期保証	FSMループとLLM命令の同期が必要（タイミング問題）
曖昧命令	“ちょっと曲がって” 等の曖昧さはFSMに直接反映できない
安全性	誤命令による状態遷移ミスの制御が必要（フェイルセーフ）

🔚 まとめ

LLMはAITL-Hにおける「知性」を担い、FSMやPIDに対して構造的命令や自己修復補正を提供する役割を果たします。
PoC段階ではUART連携により段階的に実験し、構成ファイルの自動生成・再設計支援などを通じて、AIと制御の橋渡しを試みます。

📝 ライセンス / License

Code: MIT
Text: CC BY 4.0
Figures: CC BY-NC 4.0
（詳細は Docs Index のライセンス表 / License Table in Docs Index を参照）