Embodied Agent Interface: Benchmarking LLMs for Embodied Decision Making

📄 arXiv: 2410.07166v3 📥 PDF

作者: Manling Li, Shiyu Zhao, Qineng Wang, Kangrui Wang, Yu Zhou, Sanjana Srivastava, Cem Gokmen, Tony Lee, Li Erran Li, Ruohan Zhang, Weiyu Liu, Percy Liang, Li Fei-Fei, Jiayuan Mao, Jiajun Wu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-10-09 (更新: 2025-01-19)

备注: Accepted for oral presentation at NeurIPS 2024 in the Datasets and Benchmarks track. Final Camera version

💡 一句话要点

提出具身智能体接口，系统评估LLM在具身决策中的性能。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 大型语言模型 决策制定 基准测试 智能体接口

📋 核心要点

  1. 现有具身决策任务中，LLM应用场景各异，输入输出不统一，缺乏系统性的性能评估。
  2. 提出Embodied Agent Interface，统一任务形式化和LLM模块的输入输出规范，实现更全面的评估。
  3. 通过细粒度指标分解评估，识别LLM在不同子任务中的优劣势，指导其在具身决策中的有效应用。

📝 摘要（中文）

本文旨在评估大型语言模型（LLM）在具身决策中的表现。尽管已有大量工作利用LLM进行具身环境中的决策，但由于它们通常应用于不同领域、用于不同目的，并基于不同的输入和输出构建，我们仍然缺乏对其性能的系统性理解。此外，现有的评估往往只依赖于最终的成功率，这使得难以确定LLM中缺失的能力以及问题所在，从而阻碍了具身智能体有效且有选择地利用LLM。为了解决这些局限性，我们提出了一种通用的接口（Embodied Agent Interface），该接口支持各种类型任务的形式化以及基于LLM的模块的输入输出规范。具体来说，它允许我们统一1）涉及状态和时间扩展目标的广泛的具身决策任务，2）四种常用的基于LLM的决策模块：目标解释、子目标分解、动作序列和转换建模，以及3）一系列细粒度的指标，这些指标将评估分解为各种类型的错误，例如幻觉错误、可供性错误、各种类型的规划错误等。总的来说，我们的基准测试全面评估了LLM在不同子任务中的性能，查明了LLM驱动的具身AI系统的优势和劣势，并为在具身决策中有效且有选择地使用LLM提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究在评估LLM在具身决策中的应用时，存在任务类型多样、输入输出形式不统一的问题，导致难以系统性地评估LLM的性能。此外，仅依赖最终成功率的评估方式无法定位LLM的不足之处，阻碍了其在具身智能体中的有效应用。

核心思路：论文的核心思路是设计一个通用的接口（Embodied Agent Interface），该接口能够统一不同类型的具身决策任务和LLM模块的输入输出规范，并提供细粒度的评估指标，从而更全面地评估LLM在不同子任务中的性能，并识别其优势和劣势。

技术框架：Embodied Agent Interface框架主要包含三个组成部分：1）具身决策任务的统一形式化，支持状态和时间扩展目标；2）常用的基于LLM的决策模块，包括目标解释、子目标分解、动作序列和转换建模；3）细粒度的评估指标，用于评估各种类型的错误，如幻觉错误、可供性错误和规划错误等。整体流程是，首先将具身决策任务通过接口进行形式化，然后利用LLM模块进行决策，最后通过细粒度指标进行评估。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了Embodied Agent Interface，它提供了一个统一的框架，用于评估LLM在不同具身决策任务中的性能。与现有方法相比，该接口能够支持更广泛的任务类型，并提供更细粒度的评估指标，从而更全面地了解LLM的优势和劣势。

关键设计：Embodied Agent Interface的关键设计包括：1）支持不同类型的具身决策任务的形式化，例如导航、操作等；2）定义了常用的基于LLM的决策模块，并规范了它们的输入输出；3）设计了一系列细粒度的评估指标，用于评估LLM在不同子任务中的性能，例如目标理解、规划、动作执行等。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究提出了Embodied Agent Interface，并基于此对LLM在具身决策任务中的性能进行了全面评估。通过细粒度指标，揭示了LLM在不同子任务中的优劣势，例如在目标理解方面表现良好，但在长期规划和处理复杂环境交互方面存在不足。具体性能数据和对比基线在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、家庭服务机器人、自动驾驶等领域，通过更有效地利用LLM，提升具身智能体的决策能力和任务完成效率。该接口和评估方法为未来LLM在具身智能领域的应用提供了重要的参考和指导。

📄 摘要（原文）

We aim to evaluate Large Language Models (LLMs) for embodied decision making. While a significant body of work has been leveraging LLMs for decision making in embodied environments, we still lack a systematic understanding of their performance because they are usually applied in different domains, for different purposes, and built based on different inputs and outputs. Furthermore, existing evaluations tend to rely solely on a final success rate, making it difficult to pinpoint what ability is missing in LLMs and where the problem lies, which in turn blocks embodied agents from leveraging LLMs effectively and selectively. To address these limitations, we propose a generalized interface (Embodied Agent Interface) that supports the formalization of various types of tasks and input-output specifications of LLM-based modules. Specifically, it allows us to unify 1) a broad set of embodied decision-making tasks involving both state and temporally extended goals, 2) four commonly-used LLM-based modules for decision making: goal interpretation, subgoal decomposition, action sequencing, and transition modeling, and 3) a collection of fine-grained metrics which break down evaluation into various types of errors, such as hallucination errors, affordance errors, various types of planning errors, etc. Overall, our benchmark offers a comprehensive assessment of LLMs' performance for different subtasks, pinpointing the strengths and weaknesses in LLM-powered embodied AI systems, and providing insights for effective and selective use of LLMs in embodied decision making.