【人形机器人开发全面指南】第七章 — 高阶决策与语言接口（LLM 驱动智能）

目标：把自然语言转为机器人任务图，并由行为树执行器调度、通过安全中间件做预测检查，整个链路可审计与可替换 LLM（如 Grok、本地 LLM 等）。
本章给出：精炼原理 + 一个单文件、可直接运行的 Python 原型实现（high_level_decision_lang_interface.py）。代码默认只依赖 Python 标准库与 numpy，并对可选功能（ROS2 action、HTTP LLM）做平滑降级。示例可用于教学、原型验证与工程思路演示；生产部署时要把关键路径（LLM、调度器、预测检查器）迁移到更可靠的服务与 C++ 实时组件。

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极简原理（要点）

• LLM 桥接（LangBridge）：将自然语言请求（instruction）发送到 LLM（Grok / 本地 LLM / HTTP 接口），并期望得到结构化任务图（JSON），或在无 LLM 时使用规则回退。任务图由原子任务与依赖（DAG）构成。

• 任务图 → 行为树：把任务图编译为行为树（Sequence / Parallel / Action），便于执行器按优先级、失败处理与回滚策略执行。

• 调度器（BehaviorTreeExecutor）：执行行为树；每个 Action 调用动作执行器（可通过 ROS2 action 或本地函数）；执行前向安全中间件请求预测检查（“如果执行这个动作，未来 500 ms 内会