TAMA: Tool-Augmented Multimodal Agent for Procedural Activity Understanding

📄 arXiv: 2510.00161v1 📥 PDF

作者: Kimihiro Hasegawa, Wiradee Imrattanatrai, Masaki Asada, Ken Fukuda, Teruko Mitamura

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-30

备注: 21 pages. Code: https://github.com/kimihiroh/tama

💡 一句话要点

提出TAMA：工具增强的多模态Agent，用于程序性活动理解

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

关键词: 多模态Agent 程序性活动理解 工具增强 视觉-语言模型 多媒体推理

📋 核心要点

  1. 程序性活动助手在日常和专业场景中具有潜力，但针对此类助手的系统开发仍有待探索。
  2. TAMA框架利用多媒体返回工具，实现多模态信息的交错推理，无需额外的训练。
  3. 实验表明，TAMA能有效提升视觉-语言模型在程序性问答任务上的性能，并验证了关键设计的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TAMA（Tool-Augmented Multimodal Agent）的新框架，用于程序性活动理解。TAMA通过利用多媒体返回工具，实现了免训练设置下的交错多模态推理。在多模态程序性问答数据集ProMQA-Assembly上的实验结果表明，该方法能够提升视觉-语言模型的性能，特别是GPT-5和MiMo-VL。此外，消融研究为该框架的两个关键特征提供了经验支持，即多媒体返回工具和Agent灵活的工具选择。我们相信提出的框架和实验结果将促进视频和多模态任务的图像思考范式，并推动程序性活动助手的发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决程序性活动理解问题，即如何让AI系统理解并辅助人类完成一系列步骤化的任务，例如组装家具或进行实验。现有方法通常依赖于大量的标注数据进行训练，或者难以有效地整合多模态信息（如视频和文本），导致泛化能力和推理能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用“工具”来增强多模态Agent的能力。这里的“工具”指的是能够返回多媒体信息（例如图像、视频）的外部模块。通过让Agent在推理过程中灵活地选择和使用这些工具，可以有效地获取和整合相关信息，从而提高程序性活动理解的准确性和效率。这种设计模仿了人类在解决问题时会查阅资料、使用工具的习惯。

技术框架：TAMA框架包含以下主要模块：1) 多模态输入：接收视频、文本等多种模态的输入信息。2) Agent：负责根据当前状态和目标，选择合适的工具。3) 工具集：包含各种多媒体返回工具，例如图像检索、视频分析等。4) 推理引擎：利用Agent选择的工具，对输入信息进行处理和推理，生成最终的答案或行动指令。整个流程是一个迭代的过程，Agent会根据推理结果不断调整工具选择，直到达到目标。

关键创新：TAMA的关键创新在于将“工具”的概念引入到多模态Agent中，并设计了一种灵活的工具选择机制。与传统的端到端模型相比，TAMA具有更强的可解释性和可扩展性。通过增加新的工具，可以很容易地扩展TAMA的能力，而无需重新训练整个模型。此外，TAMA的免训练特性使其能够快速适应新的任务和环境。

关键设计：TAMA框架的关键设计包括：1) 工具的定义：每个工具都定义了输入和输出的格式，以及其功能描述。2) Agent的决策策略：Agent需要根据当前状态和目标，选择最合适的工具。这可以通过强化学习或其他决策算法来实现。3) 多模态信息的融合：TAMA需要有效地融合来自不同模态的信息，例如视频帧、文本描述和工具返回的多媒体信息。这可以通过注意力机制或其他融合方法来实现。论文中具体使用的参数设置、损失函数和网络结构等细节未知。

📊 实验亮点

在ProMQA-Assembly数据集上的实验结果表明，TAMA框架能够显著提升视觉-语言模型的性能。例如，TAMA能够提升GPT-5和MiMo-VL等模型的准确率。消融研究进一步验证了多媒体返回工具和Agent灵活的工具选择机制的有效性。这些实验结果表明，TAMA是一种有效的程序性活动理解方法。

🎯 应用场景

TAMA框架具有广泛的应用前景，例如：智能家居助手（辅助用户完成烹饪、维修等任务）、工业机器人（指导工人进行装配、维护等操作）、医疗辅助系统（帮助医生进行诊断、手术等）。通过与各种工具的集成，TAMA可以适应不同的应用场景，并为用户提供个性化的服务。未来，TAMA有望成为人机协作的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Procedural activity assistants potentially support humans in a variety of settings, from our daily lives, e.g., cooking or assembling flat-pack furniture, to professional situations, e.g., manufacturing or biological experiments. Despite its potential use cases, the system development tailored for such an assistant is still underexplored. In this paper, we propose a novel framework, called TAMA, a Tool-Augmented Multimodal Agent, for procedural activity understanding. TAMA enables interleaved multimodal reasoning by making use of multimedia-returning tools in a training-free setting. Our experimental result on the multimodal procedural QA dataset, ProMQA-Assembly, shows that our approach can improve the performance of vision-language models, especially GPT-5 and MiMo-VL. Furthermore, our ablation studies provide empirical support for the effectiveness of two features that characterize our framework, multimedia-returning tools and agentic flexible tool selection. We believe our proposed framework and experimental results facilitate the thinking with images paradigm for video and multimodal tasks, let alone the development of procedural activity assistants.