在当今快速变化的战场环境中，军事行动的成功在很大程度上依赖于能够迅速制定和调整作战行动序列（COAs，Courses of Action）。传统上，作战行动序列的开发是一个复杂且耗时的过程，涉及到广泛的战略规划、情报分析和多方协调。随着技术的进步，特别是人工智能和大数据分析的发展，如何利用这些先进技术来加速作战行动序列的生成和优化，成为了军事研究和实践中的一个重要议题。有效的作战行动序列不仅需要符合军事理论和战略目标，还要能够快速适应战场上不断变化的条件和突发事件。此外，随着现代战争形态的演变，如信息战、网络战等新型战争方式的出现，对作战行动序列的要求也在不断提高，包括对复杂数据的处理能力和跨领域知识的整合能力。
近期美国EDVCOM陆军研究实验室的研究人员提出了COA-GPT框架，通过上下文学习将军事理论和领域专业知识整合到大模型中，允许指挥官输入任务信息（包括文本和图像格式），并接收与战略对齐的作战行动序列以供审查和批准。独特之处在于，COA-GPT不仅加速了作战行动序列的开发，能够在几秒钟内产生初步作战行动序列，而且还支持基于指挥官反馈的实时细化。该工作在《星际争霸2》游戏的军事相关场景中评估了COA-GPT的性能，并与最先进的强化学习算法进行了比较。结果表明，COA-GPT在更快地生成战略上合理的作战行动序列方面表现出色，并且具有高适应性和对齐指挥官意图的等附加优势。
在现代军事作战和规划中，迅速制定并调整作战行动序列对于把握战场机遇和应对多变挑战至关重要。通过结合军事理论和实战经验，COA-GPT能够理解复杂的任务要求，并生成与之相匹配的作战行动序列。此外，该算法支持对生成作战行动序列进行实时调整，确保方案能够快速适应战场环境的变化和指挥官的即时反馈。COA-GPT的开发，标志着利用人工智能技术特别是大语言模型技术，在军事决策和规划中应用的一个重要进步。
