接下来,讨论单智体情境中的具身人工智能,清晰地概述核心定义、主要研究方向、代表性方法和已建立的评估基准。在此基础上,将讨论扩展到多智体具身人工智能,重点介绍广泛使用的技术,并研究专为多智体场景设计的近期突出基准。最后总结了本次回顾的主要贡献,对多智体具身人工智能的未来发展提出了深刻的见解,旨在促进这一前景广阔且
现实世界的具身任务通常涉及多个智体或人机协作与竞争。在共享环境中,智体之间的动态交互会产生个体无法独自完成的群体级行为。因此,将为单智体设置设计的方法直接迁移到多智体系统 (MAS) 通常效率低下。MAS 的研究主要侧重于实现有效的协作。多智体协作方法的类别如下:控制与规划方法、基于学习的方法和基于生成模型...
一是自身的MLOps平台，可依托AI中台和精益知识工程，实现AI模型和标签体系全生命周期管理；二是基于MLOps的MaaS平台的建设运营，包括数据管理与治理，模型训练与评估，安全运营与监控等；三是深度伪造AIGC智能体；四是智能反诈智能体，可通过智能体快速调度不同的反诈小模型。在应用场景方面，恒安嘉新的网络安全多智...
基于单个LLM智体的激励能力,已经提出了LLM多智体利用多个智体的集体智能和专业知识和技能。与使用单个LLM驱动智体的系统相比,多智体系统通过以下方式提供了高级功能:1)将LLM专门化为各种不同的智体,每个智体都具有不同的功能;2)这些不同的智体之间能够进行交互,有效地模拟复杂的现实世界环境。在这种情况下,多个自...
AIOps的多智体主要包括岗位智能体（Job Agent）和工具智能体（Tool Agent），依托分布式解决方案、协同合作方式、较强的自主性与适应性，为解决复杂运维问题提供了新的思路和方法。第三，强调“多智体+人机协同”。在“多智体+人机协同”框架下，自然语言成为多智体（岗位智能体及工具智能体）与运维人员之间的通用...
KoMA是一个由LLM赋能的多智体知识驱动的自动驾驶框架,包含环境、多智体交互、多步规划、共享记忆和基于排名反思等五个重要模块。 如上图所示:KoMA框架引入多步推理模块,通过“目标-规划-行动”三层推理过程实现最终的单步行动决策,保证行动决策的连续性。KoMA框架提出一个基于分数的反思模块,其中包括对安全性和效率的...
统一调度 科聪调度软件支持基于科聪控制系统的各种车型同时调度，不论是叉式AGV、还是顶升潜伏式类KIVA小车，都能在不同场景中高效、协同、稳定的运行。最高支持4096台车辆同时调度。应用现场中 多种智能体协同工作 科聪调度软件具有对智能机器人与智能机器人、智能机器人与自动化设备、智能机器人集群与集群间、智能...
本文提出了一种结合深度学习和大邻域搜索(LNS)的新方法,用于解决多智能体路径规划(MAPF)问题。MAPF问题需要在复杂的时空环境中为多个智能体规划出无碰撞的最优路径,广泛应用于机器人、物流和运输等领域。该方法通过深度学习提升路径规划的效率,特别是在复杂的时空环境下优化搜索过程。通过将深度学习与大邻域搜索相结合...
▲课程案例:对单智能体和多智能体分别进行训练 学员成果 —— 学员们基于自己开发设计的Unity游戏场景,运用强化学习框架训练智能体完成复杂的游戏任务,经过上万次迭代训练成功的AI智能体处理复杂场景任务的能力远超人类。 在成果设计阶段,...
在科技革命的浪潮中,多智体AI Agent正以前沿科技的核心驱动力之姿,扮演着塑造未来智能化社会的关键角色。其独特的自主性、学习能力和环境适应性,赋予了AI Agent在复杂系统中作为独立决策单元的特质,并在多智体系统的构建中,通过群体智能、协作策略与动态适应,展现出超越单一智能体的显著优势。随着多智体AI Agent在...