哈尔滨工业大学和鹏城实验室的研究人员推出多模态智能体“Optimus-1”，它能够在像《我的世界》这样的开放世界环境中执行长期任务。Optimus-1的核心是一个混合多模态记忆模块，这个模块由两个主要部分组成：分层指导知识图谱（HDKG）和抽象多模态经验池（AMEP）。这个智能体的设计灵感来源于人类如何利用长期记忆来完成复杂任务。
- 项目主页：https://cybertronagent.github.io/Optimus-1.github.io
- GitHub：https://github.com/JiuTian-VL/Optimus-1
例如，你在玩《我的世界》这个游戏，你需要完成一个任务，比如“制作一把石头剑”。在现实世界中，你会先找到石头，然后用石头制作剑。Optimus-1就像一个虚拟的玩家，它可以使用类似的过程来完成任务。它首先理解任务，然后根据它的“记忆”来规划步骤，最后执行这些步骤。
主要功能：
- 任务规划：根据给定的任务，智能体能够规划出一系列执行步骤。
- 环境感知：智能体能够理解其所处的环境，并根据环境信息调整计划。
- 经验学习：智能体可以从过去的成功或失败中学习，并利用这些经验来改进未来的任务执行。
主要特点：
- 混合多模态记忆：结合了结构化知识和多模态经验，提供了丰富的参考信息。
- 分层指导知识图谱：将知识以图谱形式表示，便于智能体理解和检索。
- 抽象多模态经验池：存储了智能体在执行任务过程中的多模态信息，包括视觉信息和文本描述。
工作原理：
- 知识引导规划：智能体使用HDKG来获取完成任务所需的知识，并生成一个子目标序列。
- 动作控制：根据子目标和当前观察，智能体生成低级动作，与游戏环境互动。
- 经验驱动反思：在任务执行过程中，智能体定期激活反思机制，从AMEP中检索相关经验，评估当前行动，并在必要时修正计划。
具体应用场景：
- 游戏环境：如《Minecraft》，智能体可以在这样的开放世界中完成探索、建造、资源收集等任务。
- 机器人技术：在现实世界中，类似的技术可以应用于机器人，使其能够完成复杂的长期任务，如家庭自动化或工业操作。
- 教育和训练：Optimus-1的架构可以用于创建虚拟教练或训练模拟器，帮助人们学习复杂技能。
论文还提到了Optimus-1的一些限制和未来的工作方向，比如如何提高动作控制器的能力，以及如何通过进一步训练来加强智能体的低级动作生成能力。此外，论文还讨论了这种技术可能带来的社会影响，包括潜在的好处和风险。
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