本研究は、対話型行動計画を通じて生成された Behavior Tree (BT) を用いた、長期タスクの実ロボット遂行を目的とする。大規模言語モデル (LLM) と人間の質問応答、および Mixture of Agents による代理回答を組み合わせることで、人間の要望や環境情報を反映したBT を自動生成する。生成された BT に基づく動作の切り替え機構と、動作生成モデルを連携させることで、動作生成モデル単体では困難な複雑な長期タスクの遂行を目指す。具体的には、複数のフルーツのミキサーへの投入や蓋の開け閉めといった動作を含むフルーツスムージー作成タスクに適用し、提案手法の有効性を検証する。