具身网络智能体：连接物理-数字世界的集成智能
📋 论文信息
原始标题：Embodied Web Agents: Bridging Physical-Digital Realms for Integrated Agent Intelligence
作者：Yining Hong, Rui Sun, Bingxuan Li, Xingcheng Yao, Maxine Wu, Alexander Chien, Da Yin, Ying Nian Wu, Zhecan James Wang, Kai-Wei Chang
主题：Artificial Intelligence, Computation and Language, Computer Vision and Pattern Recognition, Multimedia, Robotics
📝 摘要
🌍 英文摘要
AI agents today are mostly siloed - they either retrieve and reason over vast amount of digital information and knowledge obtained online; or interact with the physical world through embodied perception, planning and action - but rarely both. This separation limits their ability to solve tasks that require integrated physical and digital intelligence, such as cooking from online recipes, navigating with dynamic map data, or interpreting real-world landmarks using web knowledge. We introduce Embodied Web Agents, a novel paradigm for AI agents that fluidly bridge embodiment and web-scale reasoning. To operationalize this concept, we first develop the Embodied Web Agents task environments, a unified simulation platform that tightly integrates realistic 3D indoor and outdoor environments with functional web interfaces. Building upon this platform, we construct and release the Embodied Web Agents Benchmark, which encompasses a diverse suite of tasks including cooking, navigation, shopping, tourism, and geolocation - all requiring coordinated reasoning across physical and digital realms for systematic assessment of cross-domain intelligence. Experimental results reveal significant performance gaps between state-of-the-art AI systems and human capabilities, establishing both challenges and opportunities at the intersection of embodied cognition and web-scale knowledge access. All datasets, codes and websites are publicly available at our project page https://embodied-web-agent.github.io/.
🇨🇳 中文摘要
当今的AI智能体大多数都处于孤立状态——它们要么检索并推理从在线获得的大量数字信息和知识；要么通过具身感知、规划和行动与物理世界交互——但很少同时做到这两点。这种分离限制了它们解决需要集成物理和数字智能的任务的能力，比如根据在线食谱烹饪、使用动态地图数据导航，或使用网络知识解释现实世界的地标。我们介绍了具身网络智能体，这是一种新的AI智能体范式，能够流畅地桥接具身智能和网络规模推理。为了实施这个概念，我们首先开发了具身网络智能体任务环境，这是一个统一的仿真平台，紧密集成了逼真的3D室内外环境与功能性网络界面。基于这个平台，我们构建并发布了具身网络智能体基准测试，它包含了多样化的任务套件，包括烹饪、导航、购物、旅游和地理定位——所有这些都需要跨物理和数字领域的协调推理，用于系统评估跨领域智能。实验结果显示，最先进的AI系统与人类能力之间存在显著的性能差距，在具身认知和网络规模知识访问的交叉点建立了挑战和机遇。所有数据集、代码和网站都在我们的项目页面https://embodied-web-agent.github.io/公开提供。
🔍 关键问答
这篇论文试图解决的问题是当前人工智能代理（AI agents）在物理世界和数字世界之间存在的人为划分，导致它们无法有效地整合物理感知与数字信息检索来完成需要跨领域智能的任务。具体来说，论文指出：
现有AI代理的局限性：目前的AI代理要么只能处理数字信息（如在线检索和推理），要么只能在物理世界中通过感知、规划和行动进行交互，但很少能同时做到这两点。这种分离限制了它们在需要综合物理和数字智能的任务上的表现，例如根据在线食谱烹饪、使用动态地图数据导航或利用网络知识解释现实世界的地标。
跨领域智能的需求：人类在现实世界中并不将智能划分为"仅物理"和"仅数字"的模块，而是能够在两者之间灵活转换。论文提出，当代AI代理也应该能够实现这种整合，以更好地模拟人类的智能行为。
具体挑战：为了实现这种整合，论文提出了两个主要挑战：
感知锚定问题（Perceptual Grounding Problem）：如何将抽象的数字指令（如"将土豆和鸡蛋煮至金黄色"）与物理世界中的高维数据流（如通过一系列物理观察识别土豆和鸡蛋变为金黄色）联系起来。
跨领域规划（Cross-Domain Planning）：代理应该如何决定何时在物理行动和数字信息检索之间切换，尤其是当一个领域中的信息与另一个领域中的信息相矛盾或补充时。
论文通过提出"EMBODIED WEB AGENTS"这一新的概念范式，旨在开发能够感知和行动于现实世界，同时又能基于网络规模知识进行推理的AI系统。
论文通过以下几个关键步骤来解决AI代理在物理世界和数字世界之间的人为划分问题，并推动跨领域智能的发展：
1. 提出"EMBODIED WEB AGENTS"概念范式
论文首先提出了"EMBODIED WEB AGENTS"这一新的概念范式，旨在开发能够感知和行动于现实世界，同时又能基于网络规模知识进行推理的AI系统。这种范式强调了代理在物理和数字领域之间无缝切换和整合的能力。
2. 构建统一的模拟平台
为了实现这一概念，论文开发了一个统一的模拟平台，将逼真的3D室内和室外环境与功能性的Web界面紧密集成。这个平台结合了：
室内环境：使用AI2-THOR，一个高度逼真的3D室内模拟平台，提供厨房场景，包含新鲜食材、烹饪设备和厨房电器。
室外环境：利用Google Street View和Google Earth API，构建了四个城市的室外环境，提供真实的街道级观察数据。
Web环境：包括Wikipedia、在线商店、食谱网站、地图服务等，支持代理在Web上进行信息检索和交互。
3. 构建和发布"EMBODIED WEB AGENTS"基准
基于上述平台，论文构建并发布了一个包含约1.5k任务的基准，涵盖多个领域，包括烹饪、导航、购物、旅游和地理定位。这些任务要求代理在物理和数字领域之间进行协调推理，以系统评估跨领域智能。具体任务包括：
烹饪任务：代理需要匹配物理食材与在线食谱，并在必要时在线购买缺失的食材。
导航任务：结合在线地图与物理导航，代理需要根据Web上的方向指示在物理环境中找到目标位置。
购物任务：要求代理协调店内行动与在线选项，例如在线下单并在实体店提货。
旅游任务：连接物理地标与Web信息，代理需要在导航过程中查询相关地标的历史和建筑风格。
地理定位任务：通过物理探索和在线研究确定位置，代理需要在环境中自由探索并输出其估计位置。
4. 进行实验评估
论文使用几种最先进的LLM代理基线（如GPT、Gemini、Qwen和Intern模型）在提出的基准上进行了全面实验。实验结果揭示了当前LLM代理与人类能力之间存在显著的性能差距，特别是在跨领域整合方面。具体发现包括：
跨领域整合的挑战：当前模型在单一领域（如Web或物理）的任务中表现尚可，但在需要跨领域整合的任务中表现不佳。例如，代理可能会被困在单一环境中，无法切换到另一个领域，或者Web指令与物理行动之间存在错位。
性能差距：在所有任务中，人类表现显著优于当前的LLM代理，这表明跨领域智能是一个具有挑战性的新方向。
5. 错误分析
论文还对烹饪任务中的错误类型及其对任务失败的贡献进行了详细分析。分析结果表明，大多数错误（66.6%）是跨领域错误，而不是单一领域的错误。这进一步证实了跨领域整合是当前AI代理面临的主要挑战。
6. 未来研究方向
论文最后提出了未来研究的方向，强调了开发能够无缝跨越物理和数字世界的AI代理的重要性。这包括改进跨领域整合机制、提高代理的感知和规划能力，以及开发更复杂的任务和环境以推动研究进展。
通过这些步骤，论文不仅提出了一个创新的概念范式，还通过构建一个全面的基准和进行深入的实验评估，为未来的研究提供了坚实的基础。
论文中进行了以下实验：
实验设置
基准测试：使用构建的"EMBODIED WEB AGENTS"基准测试，涵盖了烹饪、导航、购物、旅游和地理定位等任务。
代理基线：使用了四种最先进的LLM代理基线，包括GPT、Gemini、Qwen和Intern模型。
评估指标：对于室外规划和烹饪任务，使用了以下四个评估指标：
Overall Accuracy：衡量完整跨领域任务执行的成功率，要求Web部分和物理部分都成功完成。
Web-only Accuracy：仅衡量Web部分任务的成功率。
Embodied-only Accuracy：仅衡量物理部分任务的成功率。
Overall Completion Rate：衡量任务进度的完成比例，即相对于总任务目标，有多少状态条件被满足。
实验结果
室外规划任务：包括导航、购物和旅游任务。结果显示，即使是表现最好的GPT-4o-mini，在导航任务中的Overall Accuracy也只有34.72%，购物任务为25.46%，旅游任务为30.91%。与人类90.28%、92.59%和91.82%的准确率相比，存在巨大的性能差距。
烹饪任务：使用了两种方法，基于视觉的方法和基于文本的方法。结果显示，即使是表现最好的基于文本的GPT-4o模型，其Overall Accuracy也只有6.4%，而人类的准确率为77.08%。此外，基于文本的方法普遍优于基于视觉的方法，这表明当前模型在将视觉观察与烹饪上下文中的行动进行有效关联方面存在困难。
地理定位任务：与FairLocator基线相比，能够主动探索和访问Web信息的具身Web代理在识别更细粒度的位置（如城市和街道）方面显著优于仅使用静态图像的被动基线。所有模型在从基线到具身设置的转变中都表现出一致的性能提升，这表明性能提升是模型无关的。
错误分析
烹饪任务：对使用GPT-4o的烹饪任务进行了错误类型和百分比的详细分析。结果显示，大多数错误（66.6%）是跨领域错误，而不是单一领域的错误。最常见的失败模式包括代理被困在单一领域循环中，例如在物理环境中反复执行不相关的行动，或者在Web环境中无休止地点击"下一步"而没有开始烹饪行动。
这些实验结果揭示了当前AI系统在整合具身感知与基于Web的信息检索方面面临的挑战，并为未来研究提供了方向。
论文提出了"EMBODIED WEB AGENTS"这一新的概念范式，并通过构建基准和实验展示了当前AI代理在整合物理和数字智能方面的挑战。基于这些发现，未来的研究可以从以下几个方向进一步探索：
1. 跨领域整合机制的改进
研究方向：开发更有效的机制，使代理能够在物理和数字领域之间无缝切换和整合信息。这可能包括改进的感知锚定技术、更智能的跨领域规划算法，以及更好的上下文管理策略。
潜在方法：探索多模态学习方法，如结合视觉、语言和动作的深度学习模型，以提高代理在两个领域之间的信息对齐能力。
2. 提高代理的感知和规划能力
研究方向：增强代理在复杂环境中的感知和规划能力，特别是在面对动态变化的物理环境和丰富的数字信息时。
潜在方法：开发更高级的感知算法，如基于强化学习的探索策略，以及能够处理不确定性和动态变化的规划算法。
3. 开发更复杂的任务和环境
研究方向：构建更复杂的任务和环境，以推动代理在更接近现实世界场景中进行训练和评估。
潜在方法：引入更多种类的任务，如多智能体协作任务、长期任务和需要多步骤推理的任务。同时，可以考虑将模拟环境与真实世界数据相结合，以提高任务的现实性和挑战性。
4. 提高模型的泛化能力
研究方向：提高代理在不同环境和任务中的泛化能力，使其能够更好地适应未见过的场景。
潜在方法：采用元学习和迁移学习技术，使代理能够从有限的训练数据中快速适应新任务。此外，可以探索如何利用无监督学习和自监督学习来提高模型的泛化能力。
5. 人机协作和交互
研究方向：研究如何使代理更好地与人类协作，理解人类的意图，并在必要时请求帮助或提供反馈。
潜在方法：开发自然语言交互接口，使代理能够与人类进行有效的沟通。此外，可以探索如何设计代理以适应不同用户的需求和偏好，提高用户体验。
6. 伦理和隐私问题
研究方向：随着代理在物理和数字领域之间整合能力的提高，需要考虑相关的伦理和隐私问题。
潜在方法：开发透明和可解释的AI系统，使用户能够理解代理的决策过程。同时，需要制定严格的隐私保护措施，确保用户数据的安全和隐私。
7. 实时性能和效率
研究方向：提高代理在实时环境中的性能和效率，使其能够快速响应环境变化和用户指令。
潜在方法：优化算法和模型架构，以减少计算时间和资源消耗。此外，可以探索如何利用硬件加速和分布式计算来提高实时性能。
8. 多模态融合
研究方向：进一步探索多模态融合的可能性，使代理能够更自然地处理来自不同模态的信息。
潜在方法：开发能够同时处理文本、图像、语音等多种模态的模型，以及能够自动选择和切换不同模态的机制。
通过在这些方向上的进一步研究，可以推动"EMBODIED WEB AGENTS"范式的发展，使其更接近人类的智能水平，并在现实世界中发挥更大的作用。
