針對(duì)非專業(yè)操作人員在復(fù)雜制造環(huán)境中面臨的高認(rèn)知負(fù)荷與編程門檻問題，本研究提出了一種基于大語(yǔ)言模型（LLM）的下一代低代碼編程框架。該框架將LLM的推理能力與工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)深度融合，構(gòu)建了包含認(rèn)知輔助模塊、多智能體意圖識(shí)別機(jī)制與人工驗(yàn)證環(huán)節(jié)的完整技術(shù)棧。通過檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，系統(tǒng)能夠解析非結(jié)構(gòu)化的自然語(yǔ)言指令，并自主完成參數(shù)提取與任務(wù)規(guī)劃。以飛機(jī)面板鉆孔案例為驗(yàn)證場(chǎng)景，研究表明該系統(tǒng)能有效支持非熟練操作員完成復(fù)雜加工任務(wù)，顯著降低了因信息碎片化導(dǎo)致的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，確立了以人為中心的智能制造（HCSM）新范式