料理以外の日常生活や作業指示への自然言語からタスク仕様への変換手法は大きく進化しています。従来からある基本的な命令解析（NLP）技術だけでなく、近年登場した大規模言語モデル（LLM）も利用されています。LLMは豊富なデータセットから学習し高度な文章生成能力を持っており、「零代名詞」問題解決等多岐にわたるニュアンスまで捉えられる点で優れています。
さらに、「Seq2Seq」と呼ばれる系列到系列学習アルゴリズムも導入されており，この方法論では入力文（natural language instructions） を出力文（task specifications in formal language） それ相当 の形式表現までマッピングします．これら先端技術合わせて使われ，精度向上及び柔軟性増加等多方面改善されました．