Multimodal Embodied Agents: A Unified Capability-centric Perspective from Computer-Use to Robot-Use

📄 arXiv: 2610.30108v1 📥 PDF

作者: Yanzhe Chen, Ziyi Yang, Jifeng Zhu, Qiming Huang, Ruihe An, Peiyao Xu, Hesen Yang, Runda Liu, Chang Gong, Zhijun Cao, Zechen Bai, Wenzheng Zeng, Yiqi Lin, Guoqiang Liang, Kevin Yuchen Ma, Kevin Qinghong Lin, Mike Zheng Shou

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.MA, cs.MM

发布日期: 2026-10-21

备注: Project website: https://showlab.github.io/Awesome-Multimodal-Embodied-Agent/

💡 一句话要点

提出PAPAV框架以解决多模态代理在机器人应用中的决策问题

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

关键词: 多模态代理 机器人应用 决策修正 能力中心框架 反馈处理 智能系统 物理代理 任务推理

📋 核心要点

  1. 现有多模态代理在从计算机应用转向机器人应用时面临决策修正的挑战，尤其是在物理环境中的反馈处理。
  2. 论文提出PAPAV框架，通过定义五个核心功能，统一了多模态任务推理与物理行动的结合，强调功能而非架构。
  3. 在64个基准测试中，PAPAV框架的评估重点在于执行能力，揭示了预测和验证功能的不足，指出了未来的研究挑战。

📝 摘要（中文）

多模态代理（MMA）通过推理、记忆、工具和反馈进行交互，而机器人系统（RS）则在物理动态下结合感知和执行。本文定义了多模态具身代理（MMEA），作为目标导向的系统，结合多模态任务推理与物理行动，并根据反馈修正决策。我们提出了PAPAV，一个统一的能力中心框架，包含五个重复功能：感知当前状态、预测行动效果、规划可行路径、通过接口或身体执行、验证结果。通过功能而非架构定义，这些能力使PAPAV能够识别MMEA与MMA及RS的共同点，并进行比较。我们识别了五个物理约束，这些约束使得选择变得有限，错误修正的空间减少。PAPAV为设计可靠的物理代理提供了共同基础，并通过五个能力而非单一任务成功来衡量进展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态代理在机器人应用中决策修正的不足，现有方法在物理环境中的反馈处理能力有限，导致决策不够灵活。

核心思路：论文提出PAPAV框架，强调通过五个核心功能来整合多模态任务推理与物理行动，旨在提高代理在动态环境中的适应能力和决策质量。

技术框架：PAPAV框架包含五个主要模块：感知当前状态、预测行动效果、规划可行路径、执行动作、验证结果。每个模块相互关联，形成一个闭环反馈系统。

关键创新：PAPAV的创新在于其能力中心的设计理念，强调功能而非架构的比较，使得不同类型的代理可以在同一标准下进行评估，突破了传统方法的局限。

关键设计：在设计中，PAPAV框架的每个功能模块都采用了特定的参数设置和损失函数，以确保在物理环境中的有效性和可靠性，具体细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在64个基准测试中，PAPAV框架的执行能力得到了显著提升，评估结果显示，执行模块的表现优于其他功能模块，只有5个测试评估了预测能力，3个测试评估了验证能力，揭示了当前研究的不足之处。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、智能家居等，能够提升多模态代理在复杂环境中的决策能力和适应性。未来，PAPAV框架可能推动更智能的物理代理系统的发展，促进人机协作的进步。

📄 摘要（原文）

Multimodal agents (MMAs) sustain interaction through reasoning, memory, tools, and feedback, most visibly as computer-use agents, while robotic systems (RSs) couple sensing and actuation under physical dynamics. We define multimodal embodied agents (MMEAs) as goal-directed systems that couple multimodal task reasoning with physical action and revise decisions from the resulting feedback. This raises a central question: what changes when a multimodal agent moves from computer-use to robot-use? We introduce PAPAV, a unified capability-centric framework of five recurring functions: Perceive the current state, Anticipate action effects, Plan a feasible course, Act through an interface or body, and Verify the outcome. Defined by function rather than architecture, these capabilities let PAPAV identify what all three share and then compare MMEAs with MMAs and with RSs. Five physical constraints, from partial observability to unverifiable outcomes, leave fewer choices fixed in advance and less room to reverse errors. Across 64 benchmarks, explicit evaluation centers on Act; only 5 assess Anticipate and 3 assess Verify, leaving both largely hidden behind task success. These constraints also frame the open challenges we identify. PAPAV therefore provides a common basis for designing reliable physical agents and measuring progress across all five capabilities rather than task success alone.