본 논문은 여러 하위 요구 사항과 명시적인 작업 선호도를 포함하는 장기간 탐색을 위한 새로운 벤치마크인 Task-Preferenced Multi-Demand-Driven Navigation (TP-MDDN)을 소개합니다. 또한, 이 문제를 해결하기 위해 BreakLLM(명령 분해), LocateLLM(목표 선택), StatusMLLM(작업 모니터링)으로 구성된 자율 의사 결정 시스템인 AWMSystem을 제안합니다. 공간적 기억을 위해 3D 포인트 클라우드 축적과 2D 의미 맵핑을 결합한 MASMap을 설계하고, 제로 샷 계획과 정책 기반의 미세 제어를 통합한 Dual-Tempo 액션 생성 프레임워크를 개발했습니다. 실험 결과는 제안된 접근 방식이 지각 정확도와 탐색 견고성 측면에서 기존의 최첨단 기준선을 능가함을 보여줍니다.
