MMAC-Copilot: Multi-modal Agent Collaboration Operating Copilot

📄 arXiv: 2404.18074v3 📥 PDF

作者: Zirui Song, Yaohang Li, Meng Fang, Yanda Li, Zhenhao Chen, Zecheng Shi, Yuan Huang, Xiuying Chen, Ling Chen

分类: cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-04-28 (更新: 2025-03-23)

备注: Technical Reports

💡 一句话要点

提出MMAC-Copilot以解决多模态交互能力不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态代理 协作框架 交互能力 知识整合 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型代理在与PC应用交互时，因单一交互模式导致多样性不足，频繁出现幻觉现象。
  2. 本文提出MMAC-Copilot框架，通过多模态代理的协作，利用各自领域知识提升交互能力，减少知识差距带来的幻觉。
  3. 在GAIA基准测试中，MMAC-Copilot平均提升6.8%，在新引入的VIBench上也展现出卓越的能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型代理在与PC应用交互时，常因单一交互模式而面临局限，导致多样性不足和频繁的幻觉现象。为此，本文提出了多模态代理协作框架（MMAC-Copilot），利用多种代理的集体智慧增强与应用的交互能力。该框架引入团队协作链，使每个参与代理能够基于其特定领域知识贡献见解，有效减少因知识领域差距引发的幻觉。通过GAIA基准和新引入的视觉交互基准（VIBench）对MMAC-Copilot进行评估，结果显示在GAIA上平均提升6.8%，在VIBench上也表现出色。希望本研究能激励该领域的发展，并提供对自主代理的更全面评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型代理在与PC应用交互时的多样性不足和幻觉现象。现有方法通常依赖单一的交互模式，导致在复杂环境中的表现受限。

核心思路：MMAC-Copilot框架通过引入多模态代理的协作，利用不同代理的领域知识，形成团队协作链，从而增强交互能力并减少幻觉。

技术框架：该框架包括多个模块，主要包括代理协作链、领域知识整合和交互反馈机制。每个代理根据其专长提供见解，形成集体决策。

关键创新：最重要的创新在于团队协作链的设计，使得不同领域的代理能够有效协作，显著降低因知识差距引发的幻觉，与现有单一代理方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化代理间的协作效果，并通过调整参数设置来增强模型的适应性和灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在GAIA基准测试中，MMAC-Copilot实现了平均6.8%的性能提升，超越了现有领先系统。同时，在新引入的VIBench上也展现出卓越的能力，证明了其在多模态交互中的有效性。

🎯 应用场景

MMAC-Copilot框架具有广泛的应用潜力，尤其在3D游戏、娱乐和办公场景中，可以提升用户与应用程序的交互体验。通过多模态代理的协作，该框架能够更好地理解用户需求，提供更精准的反馈，未来可能推动自主代理技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large language model agents that interact with PC applications often face limitations due to their singular mode of interaction with real-world environments, leading to restricted versatility and frequent hallucinations. To address this, we propose the Multi-Modal Agent Collaboration framework (MMAC-Copilot), a framework utilizes the collective expertise of diverse agents to enhance interaction ability with application. The framework introduces a team collaboration chain, enabling each participating agent to contribute insights based on their specific domain knowledge, effectively reducing the hallucination associated with knowledge domain gaps. We evaluate MMAC-Copilot using the GAIA benchmark and our newly introduced Visual Interaction Benchmark (VIBench). MMAC-Copilot achieved exceptional performance on GAIA, with an average improvement of 6.8\% over existing leading systems. VIBench focuses on non-API-interactable applications across various domains, including 3D gaming, recreation, and office scenarios. It also demonstrated remarkable capability on VIBench. We hope this work can inspire in this field and provide a more comprehensive assessment of Autonomous agents. The anonymous Github is available at \href{https://anonymous.4open.science/r/ComputerAgentWithVision-3C12}{Anonymous Github}