2024 Agent AI综述，14位顶尖学者（来自微软、斯坦福等）联合撰写！

Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一个能够感知和在不同领域和应用中行动的Agent AI系统的概述。AgentAI正作为一个有前景的途径走向人工智能（AGI）。Agent AI训练已经展示了在物理世界中进行多模态理解的能力。它提供了一个框架，用于现实不可知训练，通过利用生成AI以及多个独立的数据源。大型基础模型经过

程序猿李巡天

1151人浏览 · 2024-12-02 20:13:02

程序猿李巡天 · 2024-12-02 20:13:02 发布

《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一个能够感知和在不同领域和应用中行动的Agent AI系统的概述。Agent AI正作为一个有前景的途径走向人工智能（AGI）。

Agent AI训练已经展示了在物理世界中进行多模态理解的能力。它提供了一个框架，用于现实不可知训练，通过利用生成AI以及多个独立的数据源。大型基础模型经过训练，用于代理和动作相关任务，可以在跨现实数据上应用于物理和虚拟世界。我们介绍了一个能够感知和在许多不同领域和应用中行动的Agent AI系统的总体概述，可能作为使用代理范式走向AGI的道路。

研究背景

研究问题：这篇文章探讨了多模态人工智能（Agent AI）系统在理解和响应视觉和语言输入方面的潜力，特别是在物理和虚拟环境中的应用。Agent AI旨在通过感知和行动来增强人工智能系统的交互性和适应性。
研究难点：该问题的研究难点包括：如何有效地整合多模态数据以进行复杂的决策和任务规划；如何在未见过的环境中进行有效的泛化；以及如何减少大型基础模型的幻觉和偏见。
相关工作：相关工作包括大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在自然语言处理和计算机视觉中的应用，以及基于这些模型的任务规划和生成任务的研究。

研究方法

这篇论文提出了一种新的Agent AI框架，用于解决多模态交互中的复杂问题。具体来说，

无限AI代理：开发了一种能够从通用基础模型（如GPT-X、DALL-E）转移记忆信息的无限代理，以便在新领域或场景中进行场景理解、生成和交互编辑。

Agent AI与大基础模型的结合：利用LLMs和VLMs作为代理的基础模型，通过知识引导的协作和交互场景生成来提高2D和3D场景理解的性能。
去耦学习：提出了一种去耦学习方法，通过从专家演示中学习策略，使代理能够在不同任务之间泛化，而不依赖于特定的奖励函数。

混合现实与知识推理交互：发现了一种新的机制，即混合现实与知识推理交互，促进人类与代理在复杂现实环境中合作解决挑战性任务。

实验设计

数据收集：使用了多个公开数据集，包括Minecraft视频数据、游戏对话数据和医疗图像数据。
实验设置：在Minecraft视频数据上进行预训练，并在特定任务上进行微调。设计了“CuisineWorld”多智能体游戏场景，用于评估多智能体协作效率。

样本选择：选择了5分钟的视频片段进行预训练，并使用其中的5K视频进行第一轮预训练。
参数配置：使用了一个250M参数的模型在16个NVIDIA v100 GPU上进行一天的训练。

结果与分析

多模态生成与编辑：使用GPT-4V进行高层描述和行动预测，生成的场景自然且符合游戏规则。

低层行动预测：小代理预训练模型在Minecraft场景中表现出色，能够预测低层行动。

多智能体基础设施：在“CuisineWorld”基准测试中，展示了多智能体协作的有效性。

机器人任务规划：使用ChatGPT进行任务规划，并通过参数化技能来优化执行。

视觉语言导航：提出了一种新的视觉语言导航方法，通过强化学习和模仿学习来提高代理在未知环境中的导航能力。

框架优势

1. 多模态理解能力

视觉和语言输入：Agent AI框架能够处理视觉和语言输入，这使得它能够在多种环境中进行感知和行动。
环境数据利用：通过利用生成式AI和多个独立的数据源，Agent AI框架可以在物理世界中进行跨现实数据的训练。

2. 增强现实与虚拟现实的结合

虚拟现实和增强现实：Agent AI框架支持在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）环境中进行交互，这使得用户可以创建和体验各种虚拟场景。

3. 提高模型的泛化能力

跨领域理解：Agent AI框架通过整合外部知识和多感官输入，提高了模型在不同领域中的泛化能力。
减少幻觉：通过在接地环境中训练，Agent AI框架可以减少大型基础模型的幻觉现象，确保输出的环境正确性。

4. 持续学习和自我改进

环境反馈：Agent AI框架允许模型通过与环境的互动来持续学习和自我改进，从而提高其性能和适应性。
人类反馈：通过人类的反馈，Agent AI框架可以进一步优化其行为和决策。

5. 多任务和多领域应用

多样化应用：Agent AI框架可以应用于游戏、机器人技术、医疗保健等多个领域，展示了其在不同任务中的广泛应用潜力。
通用性和特定任务的平衡：Agent AI框架既能够处理通用任务，也能够针对特定任务进行定制，提供了灵活性和高效性。

6. 提高用户体验

自然交互：通过将Agent AI嵌入到物理和虚拟环境中，用户可以获得更加自然和直观的交互体验。
个性化服务：Agent AI框架可以根据用户的偏好和需求提供个性化的服务和建议。

7. 促进研究和创新

研究生态系统：Agent AI框架促进了多模态AI研究社区的发展，提供了一个共享的身份和目标，推动了相关技术的进步。
开放资源和工具：通过提供开源模型和工具，Agent AI框架鼓励更多的研究人员和开发者参与其中，共同推动技术的创新和应用。

Agent AI框架的优势在于其多模态理解能力、跨现实应用的潜力、提高模型泛化能力、持续学习和自我改进的能力、多样化的应用场景、提高用户体验以及促进研究和创新。这些优势使得Agent AI框架在实现人工智能的通用性方面具有重要的潜力。

关键问题与答案

问题1：论文中提出的无限AI代理是如何实现跨领域和跨现实世界的场景理解、生成和交互编辑的？

无限AI代理通过从通用基础模型（如GPT-X、DALL-E）转移记忆信息来实现跨领域和跨现实世界的场景理解、生成和交互编辑。具体来说，无限AI代理能够从这些基础模型中学习到广泛的知识和记忆，并将其应用于新领域或场景中。例如，在机器人领域，RoboGen项目展示了如何将大型模型的知识转移到机器人任务中，从而实现自主的任务规划、环境生成和技能学习。这种方法使得AI代理能够在没有大量标注数据的情况下，快速适应新环境和任务。

问题2：论文中提到的去耦学习方法是如何提高代理在不同任务之间的泛化能力的？

去耦学习方法通过从专家演示中学习策略，使代理能够在不同任务之间泛化，而不依赖于特定的奖励函数。具体来说，去耦学习包括两个主要步骤：

1）从专家演示中学习策略，生成多样化的状态-动作对；

2）通过模仿这些策略，代理能够在不同任务之间进行泛化。这种方法避免了传统强化学习中任务特定奖励函数的限制，使得代理能够更好地应对新任务和未知环境。论文中的实验结果表明，使用去耦学习方法的代理在多个任务上表现出色，验证了其泛化能力的提升。

问题3：论文中提出的混合现实与知识推理交互机制是如何促进人类与代理在复杂现实环境中合作解决挑战性任务的？

混合现实与知识推理交互机制通过结合人类的知识和推理能力与代理的自主学习能力，促进人类与代理在复杂现实环境中合作解决挑战性任务。具体来说，该机制包括以下几个步骤：

1）人类通过自然语言指令或视觉提示向代理提供任务目标和环境信息；

2）代理利用其内置的知识库和推理能力，生成初步的任务计划；

3）人类对代理的计划进行评估和反馈，提供必要的修正和指导；

4）代理根据人类的反馈调整任务计划，并继续执行，直到完成任务。这种方法不仅提高了任务执行的效率和准确性，还增强了人类与代理之间的协作和沟通，使得复杂任务得以有效解决。

总体结论

这篇论文提出了一种新的Agent AI框架，通过整合多模态数据和知识推理，提高了人工智能系统在复杂环境中的适应性和交互性。研究结果表明，所提出的框架在多模态生成、编辑、机器人任务规划和视觉语言导航等方面表现出色。未来的工作将进一步探索Agent AI在医疗、游戏和机器人等领域的应用，推动人工智能技术的广泛应用和社会影响。

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