Large Multimodal Agents: A Survey
作者: Junlin Xie, Zhihong Chen, Ruifei Zhang, Xiang Wan, Guanbin Li
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-02-23
备注: 15 pages, 4 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
系统评估大规模多模态智能体以应对复杂任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态智能体 评估框架 系统回顾 协作机制 人工智能
📋 核心要点
- 现有多模态智能体在处理复杂用户查询时面临评估方法多样化的问题，影响了不同系统间的有效比较。
- 本文提出了一种系统化的评估框架，旨在标准化多模态智能体的评估方法，促进更有效的比较与研究。
- 通过对现有文献的回顾，本文识别了四种主要的多模态智能体类型，并探讨了它们的协作机制与应用潜力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在文本基础的人工智能代理中表现出色，赋予其类似人类的决策和推理能力。与此同时，研究者们正致力于将这些LLM驱动的智能体扩展到多模态领域，使其能够解读和响应多样化的用户查询，从而处理更复杂的任务。本文系统回顾了大规模多模态智能体（LMAs）的发展，介绍了其核心组件，并将现有研究分为四类。我们还审查了整合多个LMAs的协作框架，以提升集体效能。针对现有研究中多样的评估方法，我们编制了评估方法论，并建立了一个全面的框架，以标准化评估，促进更有意义的比较。最后，我们强调了LMAs的广泛应用，并提出了未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态智能体在评估方法上的多样性问题，这导致了不同研究间的比较困难，影响了技术进步的透明度。
核心思路：通过系统回顾现有研究，本文提出了一个标准化的评估框架，旨在统一评估标准，从而提升多模态智能体的比较性与可理解性。
技术框架：整体架构包括四个主要模块：多模态智能体的核心组件、分类研究、协作框架及评估方法论。每个模块都针对特定的研究问题进行深入探讨。
关键创新：本文的主要创新在于建立了一个全面的评估框架，填补了现有研究中评估标准不一的空白，促进了不同LMAs之间的有效比较。
关键设计：在评估框架中，本文详细列出了各类评估指标和方法，确保能够涵盖多模态智能体的多样性和复杂性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文通过系统评估现有多模态智能体，提出的标准化评估框架显著提升了不同系统间的比较性，帮助研究者更清晰地识别技术进步的方向。具体的性能数据和对比基线将在后续研究中进一步验证。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导、医疗咨询等多个场景，能够提升用户体验和任务处理效率。未来，随着技术的进步，LMAs有望在更广泛的领域中发挥重要作用，推动人工智能的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have achieved superior performance in powering text-based AI agents, endowing them with decision-making and reasoning abilities akin to humans. Concurrently, there is an emerging research trend focused on extending these LLM-powered AI agents into the multimodal domain. This extension enables AI agents to interpret and respond to diverse multimodal user queries, thereby handling more intricate and nuanced tasks. In this paper, we conduct a systematic review of LLM-driven multimodal agents, which we refer to as large multimodal agents ( LMAs for short). First, we introduce the essential components involved in developing LMAs and categorize the current body of research into four distinct types. Subsequently, we review the collaborative frameworks integrating multiple LMAs , enhancing collective efficacy. One of the critical challenges in this field is the diverse evaluation methods used across existing studies, hindering effective comparison among different LMAs . Therefore, we compile these evaluation methodologies and establish a comprehensive framework to bridge the gaps. This framework aims to standardize evaluations, facilitating more meaningful comparisons. Concluding our review, we highlight the extensive applications of LMAs and propose possible future research directions. Our discussion aims to provide valuable insights and guidelines for future research in this rapidly evolving field. An up-to-date resource list is available at https://github.com/jun0wanan/awesome-large-multimodal-agents.