我们需要什么样的AI Agent，李飞飞最新论文

Ne0inhk

06 Feb 2025 — 11 min read

真的感谢李飞飞和斯坦福其他同事的精心研究和调研，给我们画出了一个Ai agent的蓝图。

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论文全面呈现了 Agent AI 多模态交互领域的研究全景，为后续研究和应用奠定了坚实基础，指明了发展方向，同时也凸显了应对伦理等问题的重要性与紧迫性。

还是很兴奋，也很期待未来三到五年的变化。

以下是老玄对这篇报告的总结

论文《AI Agent:多模态交互前沿调查》由斯坦福李飞飞等人撰写，聚焦 Agent AI，探讨其在多模态交互中的发展，涵盖理论、技术、应用及挑战等方面，旨在梳理该领域现状与未来走向。

引言

- 动机：AI 研究分化需回归整体论，大语言模型和视觉语言模型的发展使创建新型 AI 代理成为可能，AI 正从被动模型向动态代理转变，这带来变革也引发伦理挑战。

- 背景：大规模基础模型推动通用智能机器发展，具身 AI 利用大模型进行任务规划，交互式学习的 AI 代理通过多种方式从用户互动中学习。

- 概述：介绍多模态代理 AI，说明研究目的包括提供知识、展示方法、评估性能、讨论伦理和展望趋势，还提及通用代理的价值和应用潜力。

一，代理 AI 集成

- 无限 AI 代理：AI 代理具有预测建模、决策制定等能力，但受训练数据影响。“无限代理”可从通用基础模型学习和转移信息，如 RoboGen 在机器人领域的应用。

- 基于大型基础模型的代理 AI：基础模型在确定代理行为方面起关键作用，也存在幻觉、偏见等问题，同时在推理增强和监管方面有相关研究与措施。

- 基于生成能力的智能代理 AI：现有方法在泛化能力上有挑战，构建的交互式代理可利用通用基础模型知识记忆适应新情境，还发现了相关新兴机制。

二，智能代理 AI 的范式

- 大语言模型（LLMs）与视觉语言模型（VLMs）：可引导代理组件，LLMs 在任务规划等方面表现出色，VLMs 提供视觉编码器和零样本识别能力。

- 代理 Transformer 的定义：输入包括视觉、语言和代理令牌，相比大型专有 LLMs 有定制化、可解释性等优势。

- 代理 Transformer 的创建：利用新范式通过 LLM 和 VLM 启动代理，训练时需定义目标并持续改进。

三，代理 AI 学习

- 策略和机制：包括强化学习、模仿学习等多种策略，面临奖励设计、数据收集等挑战，也有相应解决方法和应用。

- Agent Systems（零样本和少样本级别）：开发了相关 AI 模块和基础设施，虽有性能提升但仍存在成本和交互复杂等问题。

- 基础模型的代理化（预训练和微调级别）：预训练基础模型适用于多种场景，在导航、机器人操作等领域有成功应用。

四，代理 AI 分类

- 通用代理领域：计算机化行动代理和通用代理有新功能，多模态代理 AI 为研究和工业社区提供交流平台。

- 具象代理：包括行动代理（如游戏 AI 和机器人）和交互代理（通过对话等与世界互动）。

- 仿真和环境代理：利用仿真器训练可避免物理训练的问题，仿真器需具备多种功能和特性。

- 生成型代理：大规模生成式 AI 模型降低了内容制作成本，在 VR 等领域有应用潜力和目标。

- 知识和逻辑推理代理：包括知识代理、逻辑代理、情感推理代理和神经符号代理等，各有其特点和作用。

- LLM 和 VLM 代理：常用于任务规划，在机器人等领域有应用且性能可通过多种方式提升。

五，代理 AI 应用任务

- 游戏代理：在 NPC 行为、人机互动、游戏分析和场景合成等方面有应用，可提升游戏体验和动态性，实验展示了相关模型和架构的有效性。

- 机器人：涉及视觉运动控制、基于语言的条件操作等关键要素，LLM/VLM 代理在多方面有研究和应用，实验证明了相关方法在任务规划和导航等方面的可行性。

- 医疗保健领域：可作为诊断、护理和治疗工具，但面临“幻觉”等风险，在图像和视频理解方面有一定能力和局限性。

- 多模态代理：视觉 - 语言理解与生成任务对开发先进代理至关重要，包括图像 - 语言和视频 - 语言任务，实验展示了相关模型的性能和潜力。

- 视频 - 语言实验：对模型进行时间扩展和微调可用于视频理解，现有代理存在不足，整合多模态可提升理解水平，GPT - 4V 是有前景的基础。

- NLP 代理：包括通用 LLM 代理、指令跟随型 LLM 代理等，研究热点是训练能遵循指令的代理，相关实验展示了模型性能和改进方向。

六，AI 代理跨模态、跨领域与跨现实

- 跨模态理解代理：多模态理解因数据问题面临挑战，改变现有策略可能促进进展。

- 跨领域理解代理：不同领域差异使创建通用代理困难，现有方法存在局限。

- 跨模态与跨现实交互代理：在跨现实理解和执行任务方面有挑战，模拟到现实的转移是关键问题。

- 模拟到现实的转移：可通过领域随机化、适应和模拟改进等方法解决，但仍是核心挑战。

七，代理 AI 的持续自我改进

- 基于人类互动的数据：可通过将互动实例作为训练数据、学习人类偏好和安全训练等策略提升代理。

- 基础模型生成的数据：包括 LLM 指令调优和生成视觉 - 语言对，可用于训练和提升模型。

八，代理数据集与排行榜

- “CuisineWorld”数据集：用于多代理游戏，测试协作效率，有基准、任务、评估标准和流程。

- 音视频语言预训练数据集：VideoAnalytica 用于视频理解，有任务和排行榜，需考虑伦理问题。

九，广泛影响声明：论坛为研究人员提供平台解决实际问题，帮助从业者理解挑战，展示最新趋势和创新概念。

十，伦理考量：技术有应用价值但可能被滥用，在医疗、游戏等领域部署需遵循伦理指南，应建立测试和监测机制。

十一，多样性声明：项目支持多样化，旨在构建多元化社区，吸引多领域专家讨论相关主题。

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