Understanding Multi-Agent Reasoning with Large Language Models for Cartoon VQA

📄 arXiv: 2601.03073v1 📥 PDF

作者: Tong Wu, Thanet Markchom

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-06

💡 一句话要点

提出多Agent LLM框架，解决卡通VQA中视觉抽象和叙事推理难题

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

关键词: 视觉问答 卡通图像 多Agent系统 大型语言模型 多模态推理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在卡通VQA任务中，难以有效处理卡通图像特有的视觉抽象和叙事上下文。
  2. 提出多Agent LLM框架，包含视觉、语言和评论Agent，协同推理卡通图像的视觉问答。
  3. 在Pororo和Simpsons数据集上的实验分析了各Agent的贡献，揭示了多Agent LLM在卡通VQA中的行为。

📝 摘要（中文）

针对卡通图像的视觉问答(VQA)任务，现有的大型语言模型(LLM)在处理夸张的视觉抽象和叙事驱动的上下文时表现不足，因为它们主要基于自然图像训练。为了解决这个问题，本文提出了一种多Agent LLM框架，专门用于卡通图像的VQA任务。该架构由三个专门的Agent组成：视觉Agent、语言Agent和评论Agent，它们协同工作，通过整合视觉线索和叙事上下文来支持结构化推理。该框架在两个基于卡通的VQA数据集Pororo和Simpsons上进行了系统评估。实验结果详细分析了每个Agent如何贡献于最终预测，从而更深入地理解了基于LLM的多Agent在卡通VQA和多模态推理中的行为。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决卡通VQA任务中，现有大型语言模型（LLM）无法有效理解卡通图像中夸张的视觉抽象和叙事上下文的问题。现有方法主要基于自然图像训练，缺乏对卡通图像特性的针对性建模，导致在卡通VQA任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将LLM分解为多个专门的Agent，每个Agent负责不同的任务，通过协同工作来完成VQA任务。这种多Agent架构能够更好地整合视觉线索和叙事上下文，从而提高VQA的准确性。通过将任务分解，每个Agent可以专注于特定的信息处理，从而提升整体的推理能力。

技术框架：该框架包含三个主要Agent：视觉Agent、语言Agent和评论Agent。视觉Agent负责提取图像中的视觉特征，语言Agent负责处理问题并生成初步答案，评论Agent负责评估答案的合理性并提供反馈。整个流程如下：首先，视觉Agent分析图像，提取视觉信息；然后，语言Agent接收问题和视觉信息，生成初步答案；最后，评论Agent评估答案，并根据视觉和语言信息提供反馈，指导语言Agent改进答案。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个多Agent LLM框架，用于解决卡通VQA任务。与传统的单体LLM相比，该框架能够更好地利用视觉和语言信息，实现更准确的推理。通过引入评论Agent，该框架能够对答案进行评估和改进，从而提高VQA的可靠性。这种多Agent架构为解决复杂的多模态推理问题提供了一种新的思路。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能依赖于具体的LLM实现和训练策略。未来的研究可以进一步探索不同Agent之间的交互方式、知识共享机制以及训练策略，以进一步提高多Agent LLM框架的性能。具体Agent的实现细节（例如，视觉Agent使用的视觉特征提取器，语言Agent使用的LLM模型）以及训练数据和超参数等信息未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在Pororo和Simpsons两个卡通VQA数据集上进行了实验，结果表明所提出的多Agent LLM框架能够有效提高VQA的准确性。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了每个Agent在最终预测中的贡献，并提供了对LLM-based多Agent行为的深入理解。实验结果验证了多Agent架构在卡通VQA任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于卡通动画理解、儿童教育娱乐、智能玩具等领域。通过提升卡通VQA的准确性，可以帮助儿童更好地理解卡通内容，提高学习效率。此外，该技术还可以应用于智能玩具中，实现更自然、更智能的人机交互。未来，该技术有望扩展到其他类型的视觉内容理解任务中，例如漫画、插画等。

📄 摘要（原文）

Visual Question Answering (VQA) for stylised cartoon imagery presents challenges, such as interpreting exaggerated visual abstraction and narrative-driven context, which are not adequately addressed by standard large language models (LLMs) trained on natural images. To investigate this issue, a multi-agent LLM framework is introduced, specifically designed for VQA tasks in cartoon imagery. The proposed architecture consists of three specialised agents: visual agent, language agent and critic agent, which work collaboratively to support structured reasoning by integrating visual cues and narrative context. The framework was systematically evaluated on two cartoon-based VQA datasets: Pororo and Simpsons. Experimental results provide a detailed analysis of how each agent contributes to the final prediction, offering a deeper understanding of LLM-based multi-agent behaviour in cartoon VQA and multimodal inference.