Multi-Agent System for Comprehensive Soccer Understanding

📄 arXiv: 2505.03735v2 📥 PDF

作者: Jiayuan Rao, Zifeng Li, Haoning Wu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-09-02)

备注: Accepted by ACM MM 2025; Project Page: https://jyrao.github.io/SoccerAgent/

💡 一句话要点

提出综合框架以解决足球理解的局限性问题

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

关键词: 足球理解 多模态知识库 协作推理 智能体系统 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有的足球理解研究往往局限于特定任务，缺乏全面的知识整合与推理能力。
  2. 本文提出了SoccerWiki、SoccerBench和SoccerAgent，构建了一个综合的足球理解框架，促进知识驱动的推理。
  3. 实验结果表明，SoccerAgent在SoccerBench上表现优越，超越了现有的多语言大模型，展示了其强大的协作推理能力。

📝 摘要（中文）

近年来，足球理解领域取得了快速进展，但现有研究主要集中于孤立或狭窄的任务。为此，本文提出了一个全面的框架以实现整体足球理解。具体贡献包括构建了首个大规模多模态足球知识库SoccerWiki，提供丰富的领域知识；推出了最大的足球特定基准SoccerBench，包含约10K多模态多选问答对；引入了SoccerAgent，一个新颖的多智能体系统，通过协作推理分解复杂足球问题，利用SoccerWiki的领域专业知识，展现出强大的性能；最后，广泛的评估与代表性多语言大模型的比较显示了我们系统的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决足球理解领域中现有方法的局限性，尤其是缺乏全面知识整合与推理能力的问题。现有研究多集中于特定任务，无法实现整体理解。

核心思路：论文提出的核心思路是构建一个综合框架，通过多模态知识库和多智能体系统，实现对复杂足球问题的全面理解与推理。这样的设计旨在利用丰富的领域知识，提升推理的准确性和全面性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：SoccerWiki（知识库）、SoccerBench（基准测试）和SoccerAgent（多智能体系统）。SoccerWiki提供丰富的足球知识，SoccerBench用于评估性能，而SoccerAgent则通过协作推理处理复杂问题。

关键创新：最重要的技术创新在于SoccerAgent的多智能体协作推理能力，能够有效分解复杂问题并利用知识库进行推理。这一方法与传统的单一模型推理方式有本质区别。

关键设计：在设计中，SoccerAgent采用了特定的参数设置和损失函数，以优化推理过程。此外，网络结构经过精心设计，以支持多模态输入的处理和协作推理的实现。具体细节包括多模态融合技术和智能体间的协作机制。

📊 实验亮点

实验结果显示，SoccerAgent在SoccerBench基准测试中表现优越，相较于现有的多语言大模型，性能提升显著，具体提升幅度未知。通过与代表性模型的比较，验证了其在复杂足球问题推理中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能体育分析、自动化比赛解说、以及足球战术分析等领域。通过提供全面的足球理解能力，该框架可为教练、分析师和球迷提供更深入的比赛洞察，提升足球相关应用的智能化水平，未来可能对体育科技领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances in soccer understanding have demonstrated rapid progress, yet existing research predominantly focuses on isolated or narrow tasks. To bridge this gap, we propose a comprehensive framework for holistic soccer understanding. Concretely, we make the following contributions in this paper: (i) we construct SoccerWiki, the first large-scale multimodal soccer knowledge base, integrating rich domain knowledge about players, teams, referees, and venues to enable knowledge-driven reasoning; (ii) we present SoccerBench, the largest and most comprehensive soccer-specific benchmark, featuring around 10K multimodal (text, image, video) multi-choice QA pairs across 13 distinct tasks; (iii) we introduce SoccerAgent, a novel multi-agent system that decomposes complex soccer questions via collaborative reasoning, leveraging domain expertise from SoccerWiki and achieving robust performance; (iv) extensive evaluations and comparisons with representative MLLMs on SoccerBench highlight the superiority of our agentic system.