AI for Service: Proactive Assistance with AI Glasses

📄 arXiv: 2510.14359v1 📥 PDF

作者: Zichen Wen, Yiyu Wang, Chenfei Liao, Boxue Yang, Junxian Li, Weifeng Liu, Haocong He, Bolong Feng, Xuyang Liu, Yuanhuiyi Lyu, Xu Zheng, Xuming Hu, Linfeng Zhang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-10-16

备注: 24 pages, 5 figures, work in progress

💡 一句话要点

提出Alpha-Service框架，利用AI眼镜实现主动式实时AI服务

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 主动式AI服务 AI眼镜 多智能体系统 实时感知 个性化服务

📋 核心要点

  1. 现有AI服务主要依赖用户主动指令，缺乏主动性和实时性，难以满足用户在复杂环境下的需求。
  2. Alpha-Service框架通过AI眼镜，结合感知、推理和个性化模块，实现对用户需求的预测和主动服务。
  3. 案例研究表明，Alpha-Service在二十一点、博物馆导览和购物等场景中能够提供及时有效的帮助。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新的AI服务范式——AI for Service (AI4Service)，旨在使AI从被动工具转变为主动和自适应的助手，在日常生活中提供主动式实时帮助。现有的AI服务在很大程度上是被动的，仅响应明确的用户命令。我们认为，真正智能和有用的助手应该能够预测用户需求，并在适当时主动采取行动。为了实现这一愿景，我们提出了Alpha-Service，一个统一的框架，解决了两个基本挑战：通过检测以自我为中心的视频流中的服务机会来“知道何时”介入，以及“知道如何”提供通用和个性化的服务。受到冯·诺依曼计算机体系结构的启发，Alpha-Service基于AI眼镜，由五个关键组件组成：用于感知的输入单元、用于任务调度的中央处理单元、用于工具利用的算术逻辑单元、用于长期个性化的存储单元和用于自然人机交互的输出单元。作为初步探索，我们通过部署在AI眼镜上的多智能体系统来实现Alpha-Service。案例研究，包括实时二十一点顾问、博物馆导游和购物搭配助手，证明了它能够无缝地感知环境、推断用户意图，并在没有明确提示的情况下提供及时和有用的帮助。

🔬 方法详解

问题定义：现有AI服务主要依赖于用户的显式指令，是被动响应式的。在许多实际场景中，用户可能无法清晰表达需求，或者需要AI在用户意识到之前就提供帮助。因此，如何让AI主动感知用户需求并提供实时帮助是一个关键问题。

核心思路：Alpha-Service的核心思路是模拟冯·诺依曼计算机体系结构，构建一个完整的AI服务系统，使其能够像人类一样感知环境、理解意图并采取行动。通过AI眼镜作为载体，系统能够实时获取用户视角的信息，并利用多智能体系统进行任务调度和资源管理。

技术框架：Alpha-Service框架包含五个主要组件：1) 输入单元：负责从AI眼镜获取视觉信息，进行环境感知；2) 中央处理单元：负责任务调度和决策，确定何时以及如何提供服务；3) 算术逻辑单元：负责调用各种工具和服务，例如图像识别、语音识别等；4) 存储单元：负责存储用户个性化信息，实现个性化服务；5) 输出单元：负责与用户进行自然交互，例如语音提示、视觉提示等。

关键创新：Alpha-Service的关键创新在于其主动性和实时性。它不仅能够响应用户的显式指令，还能够通过感知环境和理解用户意图，主动提供帮助。此外，该框架还强调个性化服务，通过存储用户个性化信息，为用户提供定制化的帮助。

关键设计：Alpha-Service的具体实现依赖于多智能体系统，每个智能体负责特定的任务或服务。例如，一个智能体可能负责识别图像中的物体，另一个智能体可能负责理解用户的语音指令。这些智能体通过中央处理单元进行协调，共同完成服务任务。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过三个案例研究展示了Alpha-Service的有效性：实时二十一点顾问、博物馆导游和购物搭配助手。在这些案例中，Alpha-Service能够无缝地感知环境、推断用户意图，并在没有明确提示的情况下提供及时和有用的帮助。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

Alpha-Service框架具有广泛的应用前景，例如智能家居、工业巡检、医疗辅助等领域。它可以帮助用户更高效地完成任务，提高生活质量。未来，随着AI技术的不断发展，Alpha-Service有望成为一种普及的AI服务模式，为人们提供更加智能和便捷的生活体验。

📄 摘要（原文）

In an era where AI is evolving from a passive tool into an active and adaptive companion, we introduce AI for Service (AI4Service), a new paradigm that enables proactive and real-time assistance in daily life. Existing AI services remain largely reactive, responding only to explicit user commands. We argue that a truly intelligent and helpful assistant should be capable of anticipating user needs and taking actions proactively when appropriate. To realize this vision, we propose Alpha-Service, a unified framework that addresses two fundamental challenges: Know When to intervene by detecting service opportunities from egocentric video streams, and Know How to provide both generalized and personalized services. Inspired by the von Neumann computer architecture and based on AI glasses, Alpha-Service consists of five key components: an Input Unit for perception, a Central Processing Unit for task scheduling, an Arithmetic Logic Unit for tool utilization, a Memory Unit for long-term personalization, and an Output Unit for natural human interaction. As an initial exploration, we implement Alpha-Service through a multi-agent system deployed on AI glasses. Case studies, including a real-time Blackjack advisor, a museum tour guide, and a shopping fit assistant, demonstrate its ability to seamlessly perceive the environment, infer user intent, and provide timely and useful assistance without explicit prompts.