VirtualEnv: A Platform for Embodied AI Research
作者: Kabir Swain, Sijie Han, Ayush Raina, Jin Zhang, Shuang Li, Michael Stopa, Antonio Torralba
分类: cs.AI
发布日期: 2026-01-12
💡 一句话要点
VirtualEnv：一个用于具身人工智能研究的交互式模拟平台
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 大型语言模型 模拟平台 Unreal Engine 5 多智能体协作 程序化任务生成 基准测试 人机交互
📋 核心要点
- 现有LLM缺乏在真实交互环境中进行严格评估的平台，限制了其在具身智能领域的应用。
- VirtualEnv利用Unreal Engine 5构建，提供丰富的交互环境和用户友好的API，支持LLM驱动的智能体进行交互。
- 实验表明，VirtualEnv能够对LLM在适应性、规划和多智能体协作等方面进行基准测试，并支持程序化任务生成。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型(LLMs)在推理和决策方面不断改进，越来越需要逼真和交互式的环境来严格评估它们的能力。我们提出了VirtualEnv，这是一个基于Unreal Engine 5构建的下一代模拟平台，它能够在具身和交互式场景中对LLMs进行细粒度的基准测试。VirtualEnv支持丰富的智能体-环境交互，包括物体操作、导航和自适应多智能体协作，以及逃生室和程序生成环境等游戏机制。我们提供了一个基于Unreal Engine的用户友好API，允许研究人员使用自然语言指令部署和控制LLM驱动的智能体。我们集成了大规模LLMs和视觉-语言模型(VLMs)，例如基于GPT的模型，以从多模态输入生成新的环境和结构化任务。我们的实验对几个流行的LLMs在日益复杂的任务中进行了基准测试，分析了适应性、规划和多智能体协调方面的差异。我们还描述了程序化任务生成、任务验证和实时环境控制的方法。VirtualEnv作为一个开源平台发布，旨在推进人工智能和游戏交叉领域的研究，实现具身人工智能环境中LLMs的标准化评估，并为沉浸式模拟和交互式娱乐的未来发展铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在具身人工智能领域缺乏有效评估平台的问题。现有的模拟环境通常缺乏真实感和交互性，难以充分测试LLMs在复杂任务中的推理、规划和协作能力。因此，需要一个能够提供丰富交互、支持多智能体协作，并能够程序化生成任务的平台，以便对LLMs进行细粒度的基准测试。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于Unreal Engine 5的模拟平台VirtualEnv，该平台提供逼真的环境、丰富的交互机制和用户友好的API，使得研究人员能够方便地部署和控制LLM驱动的智能体，并进行各种具身智能任务的实验。通过程序化任务生成和自动化评估流程，可以高效地对LLMs的性能进行基准测试和分析。
技术框架：VirtualEnv的整体架构包括以下几个主要模块：1) 基于Unreal Engine 5构建的模拟环境，提供逼真的视觉效果和物理交互；2) 用户友好的API，允许研究人员使用自然语言指令控制LLM驱动的智能体；3) LLM和VLM集成模块，用于生成新的环境和结构化任务；4) 程序化任务生成模块，能够自动生成各种复杂任务；5) 自动化评估模块，用于对LLM的性能进行基准测试和分析。
关键创新：VirtualEnv的关键创新在于其集成了大规模LLMs和VLMs，能够从多模态输入生成新的环境和结构化任务。此外，该平台还提供了程序化任务生成和自动化评估流程，大大提高了实验效率和可重复性。与现有的模拟环境相比，VirtualEnv具有更高的真实感、更丰富的交互机制和更强的可扩展性。
关键设计：VirtualEnv的关键设计包括：1) 使用Unreal Engine 5提供的物理引擎和渲染引擎，实现逼真的物理交互和视觉效果；2) 设计了一套用户友好的API，允许研究人员使用自然语言指令控制智能体；3) 集成了GPT等大型语言模型，用于生成任务描述和指导智能体行为；4) 采用了程序化内容生成技术，自动生成各种复杂环境和任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VirtualEnv能够有效地对LLM在适应性、规划和多智能体协作等方面进行基准测试。通过对比不同LLM在各种复杂任务中的表现，研究人员可以深入了解LLM的优缺点，并为未来的模型改进提供指导。例如，实验分析了不同LLM在逃生室任务中的表现差异，揭示了它们在推理和规划能力上的不同。
🎯 应用场景
VirtualEnv可应用于机器人导航、物体操作、人机协作等领域的研究。它能够帮助研究人员更有效地评估和改进LLM在具身智能任务中的性能，推动人工智能在游戏、教育、工业自动化等领域的应用。未来，VirtualEnv有望成为一个标准化的具身智能研究平台，促进该领域的发展。
📄 摘要（原文）
As large language models (LLMs) continue to improve in reasoning and decision-making, there is a growing need for realistic and interactive environments where their abilities can be rigorously evaluated. We present VirtualEnv, a next-generation simulation platform built on Unreal Engine 5 that enables fine-grained benchmarking of LLMs in embodied and interactive scenarios. VirtualEnv supports rich agent-environment interactions, including object manipulation, navigation, and adaptive multi-agent collaboration, as well as game-inspired mechanics like escape rooms and procedurally generated environments. We provide a user-friendly API built on top of Unreal Engine, allowing researchers to deploy and control LLM-driven agents using natural language instructions. We integrate large-scale LLMs and vision-language models (VLMs), such as GPT-based models, to generate novel environments and structured tasks from multimodal inputs. Our experiments benchmark the performance of several popular LLMs across tasks of increasing complexity, analyzing differences in adaptability, planning, and multi-agent coordination. We also describe our methodology for procedural task generation, task validation, and real-time environment control. VirtualEnv is released as an open-source platform, we aim to advance research at the intersection of AI and gaming, enable standardized evaluation of LLMs in embodied AI settings, and pave the way for future developments in immersive simulations and interactive entertainment.