SeeAct
SeeAct ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodellplanung mit visuellem Szenenverständnis kombiniert, um Aufgaben in Unterziele zu zerlegen und Handlungsketten zu generieren. Es bietet modulare Wahrnehmungs-, Planungs- und Ausführungs-Pipelines, um visuelle Sprach-Agenten für Navigation, Manipulation und interaktives Schließen zu entwickeln. Forscher und Entwickler können Komponenten erweitern, Benchmarks in simulierten Umgebungen durchführen und Workflows für neue Aufgaben anpassen.
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#Große Sprachmodelle
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SeeAct ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodellplanung mit visuellem Szenenverständnis kombiniert, um Aufgaben in Unterziele zu zerlegen und Handlungsketten zu generieren. Es bietet modulare Wahrnehmungs-, Planungs- und Ausführungs-Pipelines, um visuelle Sprach-Agenten für Navigation, Manipulation und interaktives Schließen zu entwickeln. Forscher und Entwickler können Komponenten erweitern, Benchmarks in simulierten Umgebungen durchführen und Workflows für neue Aufgaben anpassen.
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Ausgewählt
Was ist SeeAct?
SeeAct wurde entwickelt, um visuelle Sprach-Agenten mit einer zweistufigen Pipeline zu befähigen: Ein Planungsmodul, angetrieben von großen Sprachmodellen, generiert Unterziele basierend auf beobachteten Szenen, und ein Ausführungsmodul übersetzt Unterziele in umgebungsspezifische Aktionen. Ein Wahrnehmungshintergrund extrahiert Objekt- und Szenenmerkmale aus Bildern oder Simulationen. Die modulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch von Planern oder Wahrnehmungsnetzwerken und unterstützt die Bewertung auf AI2-THOR, Habitat und benutzerdefinierten Umgebungen. SeeAct beschleunigt die Forschung im Bereich interaktiver embodied AI durch End-to-End-Aufgabenzerlegung, Verankerung und Ausführung.
Wer wird SeeAct verwenden?
- KI-Forscher
- Robotik-Entwickler
- NLP-Praktiker
- Vision-Language-Systemingenieure
Wie verwendet man SeeAct?
- Schritt 1: Klonen Sie das SeeAct GitHub-Repository
- Schritt 2: Installieren Sie Python und benötigte Abhängigkeiten über pip oder conda
- Schritt 3: Laden Sie eine unterstützte Simulationsumgebung herunter oder konfigurieren Sie sie (z.B. AI2-THOR)
- Schritt 4: Definieren Sie Wahrnehmungs- und Planermodule in der Konfigurationsdatei
- Schritt 5: Führen Sie Trainings- oder Inferenz-Skripte aus, um Unterziele und Aktionen zu generieren
- Schritt 6: Analysieren Sie die Ergebnisse und optimieren Sie Module für benutzerdefinierte Aufgaben
Plattform
- web
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von SeeAct
Die Hauptfunktionen
- LLM-basierte Unterzielplanung
- Visuelle Wahrnehmung und Merkmalsextraktion
- Modulare Ausführungs-Pipeline
- Benchmark-Aufgaben in simulierten Umgebungen
- Konfigurierbare Komponenten
Die Vorteile
- Interpretable Aufgabenzerlegung
- Schneller Prototyp für embodied Agenten
- Hochgradig erweiterbare Architektur
- Kompatibilität mit Standard-Benchmarks
- Open-Source und gemeinschaftlich entwickelt
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von SeeAct
- Visuelle und sprachliche Navigation in AI2-THOR
- Testen von Roboter-Manipulationsrichtlinien
- Interaktive Szenenerkennungs-Demos
- Aufgabenplanung in virtuellen Umgebungen
Vor- und Nachteile von SeeAct
Vorteile
Nutzt fortschrittliche multimodale große Modelle wie GPT-4V für anspruchsvolle Web-Interaktionen.
Kombiniert Aktionsgenerierung und Verankerung, um Aufgaben effektiv auf Live-Websites auszuführen.
Zeigt starke Fähigkeiten in spekulativer Planung, Inhaltsbeurteilung und Selbstkorrektur.
Offen als Python-Paket verfügbar, was die Nutzung und Weiterentwicklung erleichtert.
Demonstrierte wettbewerbsfähige Leistung bei der Online-Aufgabenerfüllung mit einer Erfolgsquote von 50%.
Akzeptiert auf einer großen KI-Konferenz (ICML 2024), was validierte Forschungsbeiträge widerspiegelt.
Nachteile
Die Verankerung von Aktionen bleibt eine große Herausforderung mit einer deutlichen Leistungslücke im Vergleich zur Orakel-Verankerung.
Aktuelle Verankerungsmethoden (Elementattribute, textuelle Auswahl, Bildanmerkung) weisen Fehlerfälle auf, die zu Ausfällen führen.
Die Erfolgsrate auf Live-Websites ist auf etwa die Hälfte der Aufgaben begrenzt, was Raum für Verbesserungen bei Robustheit und Generalisierung lässt.
FAQs zu SeeAct
Unternehmensinformationen zu SeeAct
- OSU NLP Group
Analytik von SeeAct
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
6.3k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:00:15
Seiten pro Besuch
1.34
Absprungrate
46.96%
Aug 2025 - Oct 2025 Gesamttraffic
Geografie
Top 4 Regionen
United States
54.15%
India
23.51%
Vietnam
17.33%
Korea, Republic of
5.01%
Aug 2025 - Oct 2025 Worldwide Desktop Only
Verkehrsquellen
Direct
44.08%
Search
40.50%
Referrals
7.39%
Social
6.94%
Paid Referrals
1.01%
Mail
0.06%
Aug 2025 - Oct 2025 Desktop Only
SeeAct Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von SeeAct?
- HuggingGPT
- SayCan
- LangChain Agents
- MiniGPT-4
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