Estuary: A Framework For Building Multimodal Low-Latency Real-Time Socially Interactive Agents

📄 arXiv: 2410.20116v1 📥 PDF

作者: Spencer Lin, Basem Rizk, Miru Jun, Andy Artze, Caitlin Sullivan, Sharon Mozgai, Scott Fisher

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-10-26

备注: To be published in ACM Intelligent Virtual Agents (IVA) 2024 [DOI: 10.1145/3652988.3696198] [ACM ISBN: 979-8-4007-0625-7/24/09]

DOI: 10.1145/3652988.3696198

💡 一句话要点

Estuary：用于构建低延迟实时社交互动代理的多模态框架

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

关键词: 社交互动代理 多模态框架 低延迟 实时交互 模块化架构 离线运行 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有社交互动代理（SIA）研究缺乏标准化框架，导致重复工作和配置困难，阻碍了AI技术在SIA领域的应用。
  2. Estuary框架通过提供一个模块化、可互操作的多模态平台，旨在简化SIA的开发流程，并支持低延迟的实时交互。
  3. Estuary框架支持完全离线运行，从而提高了研究的可配置性、可控性和可重复性，并优化了代理的响应速度。

📝 摘要（中文）

生成式人工智能（AI）技术的日益成熟和普及，使其能够应用于社交互动代理（SIA）领域。尽管人们对用于实时SIA研究的现代AI驱动组件的兴趣日益浓厚，但由于缺乏标准化和通用的SIA框架，仍然存在很大的阻力。为了解决这个问题，我们开发了Estuary：一个多模态（文本、音频，以及即将支持视频）框架，它促进了低延迟、实时SIA的开发。Estuary旨在减少研究之间的重复工作，并提供一个灵活的平台，该平台可以完全脱离云端运行，从而最大限度地提高研究的可配置性、可控性、可重复性以及代理响应速度。我们通过构建一个强大的多模态框架来实现这一点，该框架将当前和未来的组件无缝集成到模块化和可互操作的架构中。

🔬 方法详解

问题定义：现有社交互动代理（SIA）研究面临缺乏统一框架的问题，导致研究人员需要重复构建基础设施，配置复杂，难以保证研究的可重复性，并且云端依赖可能引入延迟，影响实时交互体验。

核心思路：Estuary框架的核心思路是构建一个模块化、可扩展、可配置的多模态平台，将SIA所需的各种组件（如文本、音频、视频处理模块）集成在一起，并支持离线运行，从而降低延迟，提高可控性。

技术框架：Estuary框架采用模块化架构，包含文本处理模块、音频处理模块（未来将加入视频处理模块）、AI驱动的决策模块以及交互接口。各个模块之间通过标准化的接口进行通信，可以灵活地添加、删除或替换模块。整个框架可以部署在本地服务器上，实现离线运行。

关键创新：Estuary的关键创新在于其通用性和可配置性。它不是一个特定的SIA系统，而是一个用于构建SIA的框架，研究人员可以根据自己的需求选择和配置不同的模块，从而快速构建定制化的SIA系统。此外，离线运行的设计显著降低了延迟，提高了实时交互的质量。

关键设计：Estuary框架的关键设计包括：1) 模块化的组件设计，方便扩展和定制；2) 标准化的接口定义，保证模块之间的互操作性；3) 离线运行的架构，降低延迟；4) 可配置的参数设置，允许研究人员根据具体应用场景进行优化。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Estuary框架通过模块化设计和离线运行，显著降低了社交互动代理的响应延迟，提高了交互的实时性。该框架的可配置性使得研究人员能够快速构建定制化的SIA系统，并进行可重复的研究。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但框架的设计目标和特性表明其在低延迟和可控性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

Estuary框架可应用于各种需要实时社交互动的场景，例如虚拟助手、在线教育、游戏、心理治疗等。通过该框架，研究人员和开发者可以更高效地构建具有自然语言理解、语音识别和情感表达能力的智能代理，从而提升人机交互的体验和效果。未来，随着视频处理模块的加入，Estuary的应用场景将进一步扩展。

📄 摘要（原文）

The rise in capability and ubiquity of generative artificial intelligence (AI) technologies has enabled its application to the field of Socially Interactive Agents (SIAs). Despite rising interest in modern AI-powered components used for real-time SIA research, substantial friction remains due to the absence of a standardized and universal SIA framework. To target this absence, we developed Estuary: a multimodal (text, audio, and soon video) framework which facilitates the development of low-latency, real-time SIAs. Estuary seeks to reduce repeat work between studies and to provide a flexible platform that can be run entirely off-cloud to maximize configurability, controllability, reproducibility of studies, and speed of agent response times. We are able to do this by constructing a robust multimodal framework which incorporates current and future components seamlessly into a modular and interoperable architecture.