“Agent AI 前沿探索，開啟智能新篇?！?在人工智能領(lǐng)域，Agent AI 正嶄露頭角。它究竟有何獨特之處？又將如何改變我們的生活？本文將深入解讀這篇由頂尖學(xué)者聯(lián)合撰寫的綜述，為你揭開 Agent AI 的神秘面紗，展現(xiàn)其在多模態(tài)交互中的無限潛力。

《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一個能夠感知和在不同領(lǐng)域和應(yīng)用中行動的Agent AI系統(tǒng)的概述。Agent  AI正作為一個有前景的途徑走向人工智能（AGI）。

Agent AI訓(xùn)練已經(jīng)展示了在物理世界中進行多模態(tài)理解的能力。它提供了一個框架，用于現(xiàn)實不可知訓(xùn)練，通過利用生成AI以及多個獨立的數(shù)據(jù)源。大型基礎(chǔ)模型經(jīng)過訓(xùn)練，用于代理和動作相關(guān)任務(wù)，可以在跨現(xiàn)實數(shù)據(jù)上應(yīng)用于物理和虛擬世界。我們介紹了一個能夠感知和在許多不同領(lǐng)域和應(yīng)用中行動的Agent AI系統(tǒng)的總體概述，可能作為使用代理范式走向AGI的道路。

研究背景

研究問題：這篇文章探討了多模態(tài)人工智能（Agent AI）系統(tǒng)在理解和響應(yīng)視覺和語言輸入方面的潛力，特別是在物理和虛擬環(huán)境中的應(yīng)用。Agent AI旨在通過感知和行動來增強人工智能系統(tǒng)的交互性和適應(yīng)性。

研究難點：該問題的研究難點包括：如何有效地整合多模態(tài)數(shù)據(jù)以進行復(fù)雜的決策和任務(wù)規(guī)劃；如何在未見過的環(huán)境中進行有效的泛化；以及如何減少大型基礎(chǔ)模型的幻覺和偏見。

相關(guān)工作：相關(guān)工作包括大型語言模型（LLMs）和視覺語言模型（VLMs）在自然語言處理和計算機視覺中的應(yīng)用，以及基于這些模型的任務(wù)規(guī)劃和生成任務(wù)的研究。

研究方法

這篇論文提出了一種新的Agent AI框架，用于解決多模態(tài)交互中的復(fù)雜問題。具體來說，

無限AI代理：開發(fā)了一種能夠從通用基礎(chǔ)模型（如GPT-X、DALL-E）轉(zhuǎn)移記憶信息的無限代理，以便在新領(lǐng)域或場景中進行場景理解、生成和交互編輯。

Agent AI與大基礎(chǔ)模型的結(jié)合：利用LLMs和VLMs作為代理的基礎(chǔ)模型，通過知識引導(dǎo)的協(xié)作和交互場景生成來提高2D和3D場景理解的性能。

去耦學(xué)習(xí)：提出了一種去耦學(xué)習(xí)方法，通過從專家演示中學(xué)習(xí)策略，使代理能夠在不同任務(wù)之間泛化，而不依賴于特定的獎勵函數(shù)。

混合現(xiàn)實與知識推理交互：發(fā)現(xiàn)了一種新的機制，即混合現(xiàn)實與知識推理交互，促進人類與代理在復(fù)雜現(xiàn)實環(huán)境中合作解決挑戰(zhàn)性任務(wù)。

實驗設(shè)計

數(shù)據(jù)收集：使用了多個公開數(shù)據(jù)集，包括Minecraft視頻數(shù)據(jù)、游戲?qū)υ挃?shù)據(jù)和醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)。

實驗設(shè)置：在Minecraft視頻數(shù)據(jù)上進行預(yù)訓(xùn)練，并在特定任務(wù)上進行微調(diào)。設(shè)計了“CuisineWorld”多智能體游戲場景，用于評估多智能體協(xié)作效率。

樣本選擇：選擇了5分鐘的視頻片段進行預(yù)訓(xùn)練，并使用其中的5K視頻進行第一輪預(yù)訓(xùn)練。

參數(shù)配置：使用了一個250M參數(shù)的模型在16個NVIDIA v100 GPU上進行一天的訓(xùn)練。

結(jié)果與分析

多模態(tài)生成與編輯：使用GPT-4V進行高層描述和行動預(yù)測，生成的場景自然且符合游戲規(guī)則。

低層行動預(yù)測：小代理預(yù)訓(xùn)練模型在Minecraft場景中表現(xiàn)出色，能夠預(yù)測低層行動。

多智能體基礎(chǔ)設(shè)施：在“CuisineWorld”基準(zhǔn)測試中，展示了多智能體協(xié)作的有效性。

機器人任務(wù)規(guī)劃：使用ChatGPT進行任務(wù)規(guī)劃，并通過參數(shù)化技能來優(yōu)化執(zhí)行。

視覺語言導(dǎo)航：提出了一種新的視覺語言導(dǎo)航方法，通過強化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)來提高代理在未知環(huán)境中的導(dǎo)航能力。

框架優(yōu)勢

1. 多模態(tài)理解能力

視覺和語言輸入：Agent AI框架能夠處理視覺和語言輸入，這使得它能夠在多種環(huán)境中進行感知和行動。

環(huán)境數(shù)據(jù)利用：通過利用生成式AI和多個獨立的數(shù)據(jù)源，Agent AI框架可以在物理世界中進行跨現(xiàn)實數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。2. 增強現(xiàn)實與虛擬現(xiàn)實的結(jié)合

虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實：Agent AI框架支持在虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）和混合現(xiàn)實（MR）環(huán)境中進行交互，這使得用戶可以創(chuàng)建和體驗各種虛擬場景。3. 提高模型的泛化能力

跨領(lǐng)域理解：Agent AI框架通過整合外部知識和多感官輸入，提高了模型在不同領(lǐng)域中的泛化能力。

減少幻覺：通過在接地環(huán)境中訓(xùn)練，Agent AI框架可以減少大型基礎(chǔ)模型的幻覺現(xiàn)象，確保輸出的環(huán)境正確性。4. 持續(xù)學(xué)習(xí)和自我改進

環(huán)境反饋：Agent AI框架允許模型通過與環(huán)境的互動來持續(xù)學(xué)習(xí)和自我改進，從而提高其性能和適應(yīng)性。

人類反饋：通過人類的反饋，Agent AI框架可以進一步優(yōu)化其行為和決策。5. 多任務(wù)和多領(lǐng)域應(yīng)用

多樣化應(yīng)用：Agent AI框架可以應(yīng)用于游戲、機器人技術(shù)、醫(yī)療保健等多個領(lǐng)域，展示了其在不同任務(wù)中的廣泛應(yīng)用潛力。

通用性和特定任務(wù)的平衡：Agent AI框架既能夠處理通用任務(wù)，也能夠針對特定任務(wù)進行定制，提供了靈活性和高效性。6. 提高用戶體驗

自然交互：通過將Agent AI嵌入到物理和虛擬環(huán)境中，用戶可以獲得更加自然和直觀的交互體驗。

個性化服務(wù)：Agent AI框架可以根據(jù)用戶的偏好和需求提供個性化的服務(wù)和建議。7. 促進研究和創(chuàng)新

研究生態(tài)系統(tǒng)：Agent AI框架促進了多模態(tài)AI研究社區(qū)的發(fā)展，提供了一個共享的身份和目標(biāo)，推動了相關(guān)技術(shù)的進步。

開放資源和工具：通過提供開源模型和工具，Agent AI框架鼓勵更多的研究人員和開發(fā)者參與其中，共同推動技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

Agent AI框架的優(yōu)勢在于其多模態(tài)理解能力、跨現(xiàn)實應(yīng)用的潛力、提高模型泛化能力、持續(xù)學(xué)習(xí)和自我改進的能力、多樣化的應(yīng)用場景、提高用戶體驗以及促進研究和創(chuàng)新。這些優(yōu)勢使得Agent AI框架在實現(xiàn)人工智能的通用性方面具有重要的潛力。

關(guān)鍵問題與答案

問題1：論文中提出的無限AI代理是如何實現(xiàn)跨領(lǐng)域和跨現(xiàn)實世界的場景理解、生成和交互編輯的？

無限AI代理通過從通用基礎(chǔ)模型（如GPT-X、DALL-E）轉(zhuǎn)移記憶信息來實現(xiàn)跨領(lǐng)域和跨現(xiàn)實世界的場景理解、生成和交互編輯。具體來說，無限AI代理能夠從這些基礎(chǔ)模型中學(xué)習(xí)到廣泛的知識和記憶，并將其應(yīng)用于新領(lǐng)域或場景中。例如，在機器人領(lǐng)域，RoboGen項目展示了如何將大型模型的知識轉(zhuǎn)移到機器人任務(wù)中，從而實現(xiàn)自主的任務(wù)規(guī)劃、環(huán)境生成和技能學(xué)習(xí)。這種方法使得AI代理能夠在沒有大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，快速適應(yīng)新環(huán)境和任務(wù)。

問題2：論文中提到的去耦學(xué)習(xí)方法是如何提高代理在不同任務(wù)之間的泛化能力的？

去耦學(xué)習(xí)方法通過從專家演示中學(xué)習(xí)策略，使代理能夠在不同任務(wù)之間泛化，而不依賴于特定的獎勵函數(shù)。具體來說，去耦學(xué)習(xí)包括兩個主要步驟：

1）從專家演示中學(xué)習(xí)策略，生成多樣化的狀態(tài)-動作對；

2）通過模仿這些策略，代理能夠在不同任務(wù)之間進行泛化。這種方法避免了傳統(tǒng)強化學(xué)習(xí)中任務(wù)特定獎勵函數(shù)的限制，使得代理能夠更好地應(yīng)對新任務(wù)和未知環(huán)境。論文中的實驗結(jié)果表明，使用去耦學(xué)習(xí)方法的代理在多個任務(wù)上表現(xiàn)出色，驗證了其泛化能力的提升。

問題3：論文中提出的混合現(xiàn)實與知識推理交互機制是如何促進人類與代理在復(fù)雜現(xiàn)實環(huán)境中合作解決挑戰(zhàn)性任務(wù)的？

混合現(xiàn)實與知識推理交互機制通過結(jié)合人類的知識和推理能力與代理的自主學(xué)習(xí)能力，促進人類與代理在復(fù)雜現(xiàn)實環(huán)境中合作解決挑戰(zhàn)性任務(wù)。具體來說，該機制包括以下幾個步驟：

1）人類通過自然語言指令或視覺提示向代理提供任務(wù)目標(biāo)和環(huán)境信息；

2）代理利用其內(nèi)置的知識庫和推理能力，生成初步的任務(wù)計劃；

3）人類對代理的計劃進行評估和反饋，提供必要的修正和指導(dǎo)；

4）代理根據(jù)人類的反饋調(diào)整任務(wù)計劃，并繼續(xù)執(zhí)行，直到完成任務(wù)。這種方法不僅提高了任務(wù)執(zhí)行的效率和準(zhǔn)確性，還增強了人類與代理之間的協(xié)作和溝通，使得復(fù)雜任務(wù)得以有效解決。

總體結(jié)論

這篇論文提出了一種新的Agent AI框架，通過整合多模態(tài)數(shù)據(jù)和知識推理，提高了人工智能系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)性和交互性。研究結(jié)果表明，所提出的框架在多模態(tài)生成、編輯、機器人任務(wù)規(guī)劃和視覺語言導(dǎo)航等方面表現(xiàn)出色。未來的工作將進一步探索Agent AI在醫(yī)療、游戲和機器人等領(lǐng)域的應(yīng)用，推動人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和社會影響。