李飞飞：Agent AI 多模态交互的前沿探索

发布于：2024 年 11 月 27 日 星期三 北京

#RAG #李飞飞 #Agent #多模态 #大模型

Agent AI在多模态交互方面展现出巨大潜力，通过整合各类技术，在游戏、机器人、医疗等领域广泛应用。如游戏中优化NPC行为，机器人领域实现多模态操作等。然而，其面临数据隐私、偏见、可解释性等问题。未来，需加强技术创新，改进算法提升性能，解决伦理问题，推动跨领域融合，以实现Agent AI的持续发展，为社会带来更多积极影响。本文只对关键信息做了阐述，大佬的文档最好还是阅读下原文，原文信息更丰富。看不懂英文的小伙伴也不用着急，关注公众号【AIGC前沿技术追踪】后回复 李飞飞 获取第一手英文翻译稿，爽到飞起。

一、引言

1.1 研究背景与动机

人工智能的发展源远流长，1956年达特茅斯会议定义了人工智能为可从环境收集信息并有效交互的人工生命形式。受此启发，米斯基团队1970年构建的“复制演示”机器人系统揭示了人工智能研究面临的诸多挑战，此后该领域分化为多个专业子领域。如今，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的革新使创建符合整体论理想的新型人工智能体成为可能，也促使人工智能社区从构建被动任务模型向动态智能体模型转变。本文旨在探索融合多种能力的人工智能模型，强调其在多领域应用中的潜力，同时关注相关伦理问题，为多模态智能体领域的发展提供全面视角。

1.2 相关研究概述

本文主要涉及大型基础模型、具身人工智能和交互式学习等方面的研究。LLMs和VLMs在解决复杂问题上表现出色，具身人工智能利用LLMs进行任务规划，交互式学习使AI智能体能够从训练和实时交互中学习与改进。这些研究为Agent AI的发展奠定了基础，例如在机器人任务规划中，LLMs可将自然语言指令分解为子任务，结合环境反馈提升任务执行能力。

1.3 研究目的与概述

本文聚焦于多模态智能体Agent AI，旨在提供其在当代应用中的深度理解，包括原理、作用、方法、评估、伦理考量及未来趋势等方面的全面知识。Agent AI系统通过理解多模态感官输入在环境中生成有效行动，在多领域应用广泛，但面临数据隐私、可解释性等挑战。通过整合新兴技术，Agent AI有望推动多模态交互的发展，实现更智能、自然和适应性强的人机交互。

二、Agent AI的整合

2.1 无限智能体

智能体虽具备基于数据的预测、决策、处理模糊输入和持续改进等能力，但受限于训练数据和算法，在新任务上可能表现不佳。为解决此问题，本文提出无限智能体，它可从通用基础模型向新领域或场景转移记忆信息，以实现场景理解、生成和编辑，如在机器人领域的RoboGen项目中，可将大模型知识用于机器人任务循环。

2.2 基于大基础模型的Agent AI

大基础模型在确定智能体行动方面起着关键作用，如在机器人操作和导航任务中。然而，基于这些模型的智能体容易产生幻觉，且存在数据偏见、隐私问题，可解释性和推理增强等方面也面临挑战。为应对这些问题，研究人员采取了多种措施，如使用检索增强生成减少幻觉，多样化训练数据、检测和纠正偏差来解决偏见问题，明确数据处理和存储方式以保护隐私，通过改进学习策略和算法增强推理能力等。

2.3 Agent AI的新兴能力

当前大多数智能体方法在新环境中的泛化性能有限，为此本文构建了交互式智能体，利用通用基础模型知识实现跨模态微反应和现实不可知宏行为，通过知识引导的交互式协同效应进行场景生成，提升复杂自适应AI系统的深度泛化、意识和可解释性。

三、Agent AI范式