今天給大家分享一篇非常出色的綜述論文，總結(jié)了當(dāng)前Multi-Agent Embodied AI（多智能體具身智能）的研究進(jìn)展。這篇文章不僅回顧了超過300篇相關(guān)論文，還從多個角度探討了這個快速演化的領(lǐng)域?qū)⑷绾斡绊懳覀儗χ悄荏w未來的構(gòu)建方式。

為什么 Multi-Agent Embodied AI 很重要？

當(dāng)前的大多數(shù)研究仍然集中在單一智能體的范式上。但我們所生活的真實世界卻遠(yuǎn)比“一個智能體”復(fù)雜得多——它是開放的、異質(zhì)的、動態(tài)變化的。

這篇綜述論文強(qiáng)調(diào)了協(xié)作式、多智能體系統(tǒng)的必要性——尤其是在物理環(huán)境中感知、行動、學(xué)習(xí)并適應(yīng)的智能體團(tuán)隊。隨著機(jī)器人協(xié)作、智能制造、自動駕駛車隊、家庭服務(wù)機(jī)器人等場景的日漸成熟，Multi-Agent Embodied AI 的研究正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

Image

Embodied AI 的三大核心支柱

文章指出，Embodied AI（具身智能）之所以獨(dú)特，核心在于三個方面：

1. Embodiment（具身性）：擁有一個物理身體，在物理世界中感知與行動；

2. Interactivity（交互性）：與環(huán)境持續(xù)互動，而非僅在靜態(tài)數(shù)據(jù)上推理；

3. Adaptation（適應(yīng)性）：通過經(jīng)驗持續(xù)學(xué)習(xí)、改進(jìn)與演化。

這三大支柱共同構(gòu)建出一個可以真正“行動在世界中”的智能體。而多智能體的研究正是對這一結(jié)構(gòu)的擴(kuò)展和深化。

Image

多智能體 Embodied AI：協(xié)作的新范式

多智能體具身智能部分系統(tǒng)性地探討了多個物理智能體在動態(tài)環(huán)境中協(xié)作的方式，其主要研究方向包括：

• 基于控制的策略：如任務(wù)分配、集體路徑規(guī)劃；
• 基于學(xué)習(xí)的方法：應(yīng)對異步、異質(zhì)智能體的協(xié)作難題；
• 生成式模型（Generative Models）的引入：LLMs 等模型正在幫助智能體完成協(xié)作規(guī)劃、自然語言溝通，甚至更自然的人機(jī)協(xié)作；

文中還強(qiáng)調(diào)了任務(wù)分配、去中心化決策、真實世界協(xié)調(diào)能力等研究熱點，尤其提出構(gòu)建可擴(kuò)展學(xué)習(xí)機(jī)制與魯棒的多智能體評估基準(zhǔn)是該領(lǐng)域發(fā)展的瓶頸與突破口。

Image

自進(jìn)化的多智能體系統(tǒng)：讓智能體“自己成長”

一個特別有趣的板塊是關(guān)于自進(jìn)化學(xué)習(xí)（Self-Evolving Multi-Agent Learning）的討論。

傳統(tǒng)智能體常依賴靜態(tài)策略和結(jié)構(gòu)，但真實世界是不斷變化的：任務(wù)可能不同、協(xié)作者可能更替、甚至目標(biāo)也在演化。

為此，研究者提出了一系列機(jī)制來讓智能體系統(tǒng)“自我成長”：

• 自我博弈（Self-play）
• 策略進(jìn)化（Policy Evolution）
• 可擴(kuò)展架構(gòu)（如 Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

這樣的系統(tǒng)可以適應(yīng)動態(tài)團(tuán)隊規(guī)模、歷史經(jīng)驗遷移，并理解新協(xié)作者或?qū)κ值男袨椋瑥亩_(dá)到更魯棒的長期協(xié)作能力。

Image

分布式?jīng)Q策與人機(jī)協(xié)作的新可能

文章最后深入探討了如何實現(xiàn)去中心化的智能體協(xié)作，其中提到了生成式模型在該領(lǐng)域的潛力：

每個智能體擁有自己的生成式模型，能獨(dú)立進(jìn)行感知、決策、信息補(bǔ)全，并與其他智能體高效溝通，最終實現(xiàn)團(tuán)隊目標(biāo)的協(xié)同推進(jìn)。

此外，論文也展望了人類與智能體長期協(xié)作（Human-AI Collaboration）的路徑——這是邁向更可信任、更實用的AI系統(tǒng)不可或缺的一環(huán)。

Image

https://arxiv.org/abs/2505.05108

本文轉(zhuǎn)載自????PyTorch研習(xí)社????，作者：南七無名式