Ego2World: Compiling Egocentric Cooking Videos into Executable Worlds for Belief-State Planning
作者: Qinchuan Cheng, Zhantao Gong, Pengzhan Sun, Angela Yao, Shijie Li
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-02
💡 一句话要点
提出Ego2World以解决执行计划环境中的部分观察问题
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 自我中心视频 执行计划 智能体评估 持久信念 任务达成 动态环境 人机交互 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法在评估智能体行动选择的后果时面临部分观察的挑战，导致任务目标常常未能实现。
- 论文提出Ego2World基准，通过编译烹饪活动为可执行的规划环境，支持在部分观察下的智能体测试。
- 实验结果显示，持久信念提高了行动有效性4.15个百分点，并减少了90.27%的视觉查询尝试，展示了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
Ego2World是一个基准，旨在将注释的烹饪活动转化为可执行的规划环境，以便在部分观察下测试智能体的行动选择。该编译器将源步骤和对象链接到符号动作规则、持久的世界状态和明确的任务条件，使研究人员能够执行智能体提出的动作并检查其结果。通过对105个任务的六个规划器进行评估，发现接受的操作往往未能实现任务目标。研究还表明，持久信念提高了行动有效性，并显著减少了视觉查询尝试。Ego2World为追踪规划和记忆选择如何影响执行、观察需求和任务达成提供了一个可重用的测试平台。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决如何在部分观察下评估智能体的行动选择及其后果的问题。现有方法在这一领域存在不足，无法有效连接人类活动与智能体的执行能力。
核心思路：Ego2World通过将烹饪视频中的注释活动转化为可执行的规划环境，允许研究人员在控制条件下测试智能体的行动选择，从而实现对智能体行为的有效评估。
技术框架：该方法包括编译器模块，将源步骤和对象映射到符号动作规则、持久世界状态和任务条件。智能体的信念状态与世界状态分开维护，以便进行更精确的规划和信息重用。
关键创新：Ego2World的主要创新在于其编译器的设计，使得智能体的行动选择可以在动态环境中被执行和评估，解决了传统方法无法有效处理的部分观察问题。
关键设计：在设计中，采用了明确的任务条件和持久的世界状态管理，确保智能体在执行过程中能够有效跟踪其信念状态和环境变化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，持久信念的引入使得行动有效性提高了4.15个百分点，同时视觉查询尝试减少了90.27%。这些结果表明，Ego2World在提升智能体执行能力和效率方面具有显著优势。
🎯 应用场景
Ego2World的研究成果可广泛应用于智能体的开发与评估，特别是在需要理解和执行复杂任务的领域，如机器人烹饪、家庭助理和教育机器人等。未来，该平台有望推动人机交互和智能体自主学习的研究进展。
📄 摘要（原文）
Egocentric videos capture how people carry out everyday activities, yet testing an agent requires evaluating the consequences of actions it chooses itself. We introduce Ego2World, a benchmark that turns annotated cooking activities into executable planning environments under partial observation. Its compiler links source steps and objects to symbolic action rules, persistent world states, and explicit task conditions, so researchers can execute an agent's proposed actions and check their outcomes. World state and agent belief are maintained separately, enabling controlled studies of planning and information reuse across continuing tasks. Evaluating six planners on 105 tasks shows that accepted operations often leave task goals unmet. Execution traces and condition checks distinguish interrupted runs, partial attainment, and completed execution without goal attainment. In a separate paired Qwen-Plus study, persistent belief improves action validity by 4.15 percentage points and reduces visual-query attempts by 90.27%, with higher token use and no detected completion gain. Ego2World provides a reusable testbed for tracing how planning and memory choices affect execution, observation demand, and task attainment, connecting recorded human activity to the development and evaluation of interactive agents.