有限状态机（FSM）和行为树（BT）是自主智能系统中常用的行为建模范式。理论上两者功能等价且可以相互转换，但现有方法在保持行为完整性和避免模型复杂度爆炸方面存在显著困难。为了解决这些问题，本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的统一转换框架，实现 FSM 与 BT 之间的自动、高效且语义一致的双向转换。
框架的核心创新包括：
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设计了一种循环执行 BT 结构，使 LLM 能够精准捕获 FSM 中的循环语义，从而保证行为的完整性。
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为 BT 到 FSM 的转换引入深度压缩策略，利用 LLM 提示消除冗余控制节点，并结合差异化的层次化转换规则，显著降低子 FSM 的数量，缓解状态爆炸问题。
在多个自主决策场景下进行的仿真实验表明，所提框架能够实现准确的双向转换，并在模型可扩展性和可维护性方面相较传统方法有明显提升。该方法为服务机器人、游戏代理和智能家居等消费级自主系统的行为模型转换提供了实用方案。
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