ContextualLVLM-Agent: A Holistic Framework for Multi-Turn Visually-Grounded Dialogue and Complex Instruction Following

📄 arXiv: 2508.15164v1 📥 PDF

作者: Seungmin Han, Haeun Kwon, Ji-jun Park, Taeyang Yoon

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-21

💡 一句话要点

提出CoLVLM-Agent框架，解决多轮视觉对话和复杂指令跟随中的上下文理解难题。

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

关键词: 视觉语言模型 多轮对话 上下文理解 指令跟随 多模态推理 记忆模块 迭代框架

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs在处理复杂多轮视觉对话任务时，缺乏深度推理和持续的上下文理解能力，容易出现上下文丢失和视觉幻觉。
  2. CoLVLM-Agent通过迭代的“记忆-感知-计划-执行”循环，增强LVLMs的推理和指令跟随能力，无需重新训练底层模型。
  3. 在MMDR-Bench上的实验表明，CoLVLM-Agent在推理深度和指令遵循方面优于GPT-4o和Gemini 1.5 Pro等SOTA模型。

📝 摘要（中文）

本文针对大型语言模型（LLMs）和大型视觉语言模型（LVLMs）在处理复杂、多轮、视觉相关的任务时，面临的深度推理、持续上下文理解、实体追踪和多步骤指令跟随等挑战，提出了MMDR-Bench（多模态对话推理基准），一个包含300个精心设计的复杂多轮对话场景的新数据集，每个场景平均5-7轮对话，并从视觉实体追踪和推理深度等六个核心维度进行评估。此外，本文还提出了CoLVLM Agent（上下文LVLM Agent），一个整体框架，通过迭代的“记忆-感知-计划-执行”循环，增强现有LVLMs的推理和指令跟随能力，而无需对底层模型进行大规模重新训练。在MMDR-Bench上的大量实验表明，CoLVLM Agent始终表现出卓越的性能，平均人类评估得分达到4.03，显著优于GPT-4o（3.92）和Gemini 1.5 Pro（3.85）等最先进的商业模型。该框架在推理深度、指令遵循和错误抑制方面表现出显著优势，并在扩展的对话轮次中保持了强大的性能，验证了其模块化设计和迭代方法在复杂多模态交互中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在处理复杂的多轮视觉对话任务时，面临着上下文理解不足、推理能力有限以及难以准确跟踪视觉实体等问题。这些问题导致模型在多轮对话中容易出现上下文丢失、视觉幻觉以及指令遵循不准确等情况。现有的基准测试也难以充分捕捉真实世界多模态交互的动态性和复杂性。

核心思路：CoLVLM-Agent的核心思路是通过引入一个迭代的“记忆-感知-计划-执行”循环来增强LVLMs的上下文理解和推理能力。该框架通过维护一个记忆模块来存储对话历史，利用感知模块来理解当前轮次的视觉信息，然后通过计划模块来制定下一步的行动方案，最后通过执行模块来生成回复。这种迭代的方式使得模型能够逐步深入地理解对话内容，并做出更准确的决策。

技术框架：CoLVLM-Agent框架主要包含以下四个模块：1) 记忆模块：用于存储对话历史信息，包括文本和视觉信息。2) 感知模块：用于理解当前轮次的视觉信息，例如识别图像中的物体和关系。3) 计划模块：用于根据对话历史和当前视觉信息，制定下一步的行动方案，例如提问、回答问题或执行指令。4) 执行模块：用于根据计划模块的输出，生成最终的回复。这四个模块通过迭代的方式进行交互，从而实现多轮对话和复杂指令跟随。

关键创新：CoLVLM-Agent的关键创新在于其迭代的“记忆-感知-计划-执行”循环。这种循环使得模型能够逐步深入地理解对话内容，并做出更准确的决策。此外，该框架还采用了模块化的设计，使得各个模块可以独立地进行优化和改进。另一个创新点在于，该框架无需对底层LVLM进行大规模的重新训练，可以直接利用现有的LVLM模型。

关键设计：记忆模块可能采用Transformer结构来编码对话历史，感知模块可能使用预训练的视觉模型（如CLIP）来提取视觉特征，计划模块可能使用强化学习来优化行动策略，执行模块可能使用语言模型来生成回复。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

CoLVLM-Agent在MMDR-Bench数据集上取得了显著的性能提升，平均人类评估得分达到4.03，超过了GPT-4o（3.92）和Gemini 1.5 Pro（3.85）等最先进的商业模型。这表明CoLVLM-Agent在推理深度、指令遵循和错误抑制方面具有显著优势，并且能够在扩展的对话轮次中保持强大的性能。

🎯 应用场景

CoLVLM-Agent框架具有广泛的应用前景，可以应用于智能客服、虚拟助手、教育辅导等领域。例如，在智能客服中，该框架可以帮助客服机器人更好地理解用户的意图，并提供更准确的解答。在虚拟助手中，该框架可以帮助助手更好地理解用户的指令，并执行更复杂的任务。在教育辅导中，该框架可以帮助学生更好地理解学习内容，并提供个性化的辅导。

📄 摘要（原文）

Despite significant advancements in Large Language Models (LLMs) and Large Vision-Language Models (LVLMs), current models still face substantial challenges in handling complex, multi-turn, and visually-grounded tasks that demand deep reasoning, sustained contextual understanding, entity tracking, and multi-step instruction following. Existing benchmarks often fall short in capturing the dynamism and intricacies of real-world multi-modal interactions, leading to issues such as context loss and visual hallucinations. To address these limitations, we introduce MMDR-Bench (Multi-Modal Dialogue Reasoning Benchmark), a novel dataset comprising 300 meticulously designed complex multi-turn dialogue scenarios, each averaging 5-7 turns and evaluated across six core dimensions including visual entity tracking and reasoning depth. Furthermore, we propose CoLVLM Agent (Contextual LVLM Agent), a holistic framework that enhances existing LVLMs with advanced reasoning and instruction following capabilities through an iterative "memory-perception-planning-execution" cycle, requiring no extensive re-training of the underlying models. Our extensive experiments on MMDR-Bench demonstrate that CoLVLM Agent consistently achieves superior performance, attaining an average human evaluation score of 4.03, notably surpassing state-of-the-art commercial models like GPT-4o (3.92) and Gemini 1.5 Pro (3.85). The framework exhibits significant advantages in reasoning depth, instruction adherence, and error suppression, and maintains robust performance over extended dialogue turns, validating the effectiveness of its modular design and iterative approach for complex multi-modal interactions.