论文精读｜Agent-driven Long-tail Simulation for Autonomous Driving：用 LLM 代理驱动自动驾驶长尾仿真
本文用指令跟随 LLM 代理接管仿真器中所有交通参与者，抛弃了日志回放和规则代理的传统仿真范式。LLM 通过结构化动作接口控制每辆车的目标速度、车道与让行行为，配合 Flow-Matching 轨迹生成器实现高保真物理执行。配套的 SemanticPlan 长尾语义闭环基准暴露出 SOTA 规划器在意图性交互场景中仍频繁翻车的短板。
本文用指令跟随 LLM 代理接管仿真器中所有交通参与者，抛弃了日志回放和规则代理的传统仿真范式。LLM 通过结构化动作接口控制每辆车的目标速度、车道与让行行为，配合 Flow-Matching 轨迹生成器实现高保真物理执行。配套的 SemanticPlan 长尾语义闭环基准暴露出 SOTA 规划器在意图性交互场景中仍频繁翻车的短板。