Multi-Agent Planning Using Visual Language Models

📄 arXiv: 2408.05478v2 📥 PDF

作者: Michele Brienza, Francesco Argenziano, Vincenzo Suriani, Domenico D. Bloisi, Daniele Nardi

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-08-10 (更新: 2024-12-29)

DOI: 10.3233/FAIA240916

💡 一句话要点

提出基于视觉语言模型的多智能体规划框架，解决具身任务规划中多模态信息融合难题。

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

关键词: 视觉语言模型 多智能体系统 具身任务规划 ALFRED数据集 任务规划 常识推理 环境感知

📋 核心要点

  1. 现有LLM/VLM在具身任务规划中，难以有效融合视觉感知和语言规划，尤其是在缺乏结构化环境信息时。
  2. 论文提出一种多智能体架构，直接利用单张环境图像进行规划，无需预先构建复杂的数据结构，依赖常识知识。
  3. 引入新的全自动评估指标PG2S，并在ALFRED数据集上验证了该方法的有效性，并与KAS指标进行了对比。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）因其不断提升的性能和在各个领域及任务中的应用而备受关注。然而，LLMs和VLMs可能会产生错误的结果，尤其是在需要对问题领域进行深入理解时。例如，当需要同时进行规划和感知时，这些模型通常会因为难以融合多模态信息而遇到困难。为了解决这个问题，通常采用在表示环境的专门数据结构上进行微调的模型。这种方法效果有限，因为它可能会过度复杂化处理的上下文。在本文中，我们提出了一种用于具身任务规划的多智能体架构，该架构无需特定的数据结构作为输入即可运行。相反，它使用环境的单个图像，通过利用常识知识来处理自由形式的领域。我们还引入了一种新颖的全自动评估程序PG2S，旨在更好地评估计划的质量。我们使用广泛认可的ALFRED数据集验证了我们的方法，并将PG2S与现有的KAS指标进行比较，以进一步评估生成的计划的质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在解决具身任务规划问题时，通常依赖于预先构建的环境数据结构，例如地图或场景图。这些方法不仅需要额外的预处理步骤，而且限制了模型在自由形式领域中的泛化能力。此外，LLM/VLM在处理多模态信息融合时存在困难，尤其是在需要同时进行视觉感知和语言规划时，容易产生错误的结果。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体架构，将视觉感知和语言规划解耦，每个智能体负责不同的任务。通过这种方式，可以更好地利用VLMs的视觉理解能力和LLMs的语言推理能力，从而实现更有效的具身任务规划。该方法避免了对特定数据结构的依赖，而是直接利用环境的单张图像作为输入，从而提高了模型的泛化能力。

技术框架：该方法采用多智能体架构，包含以下主要模块：1) 视觉感知智能体：负责从环境图像中提取相关信息，例如物体的位置和属性。2) 语言规划智能体：负责根据视觉感知智能体提供的信息，生成任务执行计划。3) 评估模块：使用提出的PG2S指标评估计划的质量。智能体之间通过消息传递进行协作，共同完成任务规划。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种无需特定数据结构的多智能体规划框架，该框架可以直接利用环境的单张图像进行规划。此外，论文还引入了一种新的全自动评估指标PG2S，可以更准确地评估计划的质量。与现有方法相比，该方法具有更强的泛化能力和更高的规划效率。

关键设计：PG2S指标的设计是关键。具体细节未知，但摘要表明其目标是更准确地评估计划质量，并与KAS指标进行了比较。多智能体架构的具体实现细节，例如智能体之间的通信机制、视觉感知智能体的网络结构、语言规划智能体的提示工程等，在摘要中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了新的评估指标PG2S，并在ALFRED数据集上进行了验证。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但提到PG2S与现有的KAS指标进行了比较，以进一步评估生成的计划的质量。这表明PG2S在评估计划质量方面可能优于或至少与KAS指标相当。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过利用视觉语言模型和多智能体架构，可以使机器人更好地理解环境，并自主完成复杂的任务。该方法具有很高的实际应用价值，有望推动具身智能的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) and Visual Language Models (VLMs) are attracting increasing interest due to their improving performance and applications across various domains and tasks. However, LLMs and VLMs can produce erroneous results, especially when a deep understanding of the problem domain is required. For instance, when planning and perception are needed simultaneously, these models often struggle because of difficulties in merging multi-modal information. To address this issue, fine-tuned models are typically employed and trained on specialized data structures representing the environment. This approach has limited effectiveness, as it can overly complicate the context for processing. In this paper, we propose a multi-agent architecture for embodied task planning that operates without the need for specific data structures as input. Instead, it uses a single image of the environment, handling free-form domains by leveraging commonsense knowledge. We also introduce a novel, fully automatic evaluation procedure, PG2S, designed to better assess the quality of a plan. We validated our approach using the widely recognized ALFRED dataset, comparing PG2S to the existing KAS metric to further evaluate the quality of the generated plans.