SeeAct
SeeAct es un framework de código abierto para agentes IA que combina la planificación mediante grandes modelos de lenguaje con la comprensión de escenas visuales para descomponer tareas en subobjetivos y generar secuencias de acciones. Proporciona pipelines modulares de percepción, planificación y ejecución para construir agentes visión-lenguaje para navegación, manipulación y razonamiento interactivo. Investigadores y desarrolladores pueden ampliar componentes, ejecutar benchmarks en entornos simulados y personalizar flujos de trabajo para nuevas tareas.
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Automatización de flujo de trabajo
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#Modelos de Lenguaje Grandes
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SeeAct es un framework de código abierto para agentes IA que combina la planificación mediante grandes modelos de lenguaje con la comprensión de escenas visuales para descomponer tareas en subobjetivos y generar secuencias de acciones. Proporciona pipelines modulares de percepción, planificación y ejecución para construir agentes visión-lenguaje para navegación, manipulación y razonamiento interactivo. Investigadores y desarrolladores pueden ampliar componentes, ejecutar benchmarks en entornos simulados y personalizar flujos de trabajo para nuevas tareas.
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¿Qué es SeeAct?
SeeAct está diseñado para capacitar a agentes visión-lenguaje con una pipeline de dos etapas: un módulo de planificación impulsado por grandes modelos de lenguaje genera subobjetivos basados en escenas observadas, y un módulo de ejecución traduce estos subobjetivos en acciones específicas del entorno. Una columna vertebral de percepción extrae características de objetos y escenas de imágenes o simulaciones. La arquitectura modular permite reemplazar fácilmente planificadores o redes de percepción y soporta evaluación en AI2-THOR, Habitat y entornos personalizados. SeeAct acelera la investigación en IA embebida interactiva ofreciendo descomposición de tareas de extremo a extremo, acoplamiento y ejecución.
¿Quién usará SeeAct?
- Investigadores en IA
- Desarrolladores en robótica
- Practicantes en NLP
- Ingenieros de sistemas visión-lenguaje
¿Cómo usar SeeAct?
- Paso 1: Clonar el repositorio de GitHub de SeeAct
- Paso 2: Instalar Python y dependencias requeridas con pip o conda
- Paso 3: Descargar o configurar un entorno de simulación compatible (por ejemplo, AI2-THOR)
- Paso 4: Definir módulos de percepción y planificación en el archivo de configuración
- Paso 5: Ejecutar scripts de entrenamiento o inferencia para generar subobjetivos y acciones
- Paso 6: Analizar resultados y ajustar módulos para tareas personalizadas
Plataforma
- web
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de SeeAct
Las características principales
- Planificación de subobjetivos basada en LLM
- Percepción visual y extracción de características
- Pipeline de ejecución modular
- Tareas de referencia en entornos simulados
- Componentes configurables
Los beneficios
- Descomposición de tareas interpretable
- Prototipado rápido de agentes embebidos
- Arquitectura altamente extensible
- Compatibilidad con benchmarks estándar
- Open-source y comunidad activa
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de SeeAct
- Navegación visuo-lingüística en AI2-THOR
- Pruebas de políticas de manipulación robótica
- Demos de comprensión interactiva de escenas
- Planificación de tareas en entornos virtuales
Ventajas y desventajas de SeeAct
Ventajas
Aprovecha modelos multimodales avanzados como GPT-4V para una interacción sofisticada en la web.
Combina generación de acciones y vinculación para realizar eficazmente tareas en sitios web en vivo.
Muestra fuertes capacidades en planificación especulativa, razonamiento de contenido y autocorrección.
Disponible como paquete Python de código abierto que facilita su uso y desarrollo adicional.
Demostró un rendimiento competitivo en la realización de tareas en línea con una tasa de éxito del 50%.
Aceptado en una importante conferencia de IA (ICML 2024), reflejando contribuciones de investigación validadas.
Desventajas
La vinculación de acciones sigue siendo un desafío importante con una brecha de rendimiento notable en comparación con la vinculación de oráculo.
Los métodos actuales de vinculación (atributos de elementos, elecciones textuales, anotaciones de imágenes) tienen casos de error que conducen a fallos.
La tasa de éxito en sitios web en vivo está limitada a aproximadamente la mitad de las tareas, lo que indica margen para mejorar la robustez y la generalización.
FAQs sobre SeeAct
Información de la Compañía SeeAct
- OSU NLP Group
Análisis de SeeAct
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
7.5k
Duración Promedio de Visita
00:00:04
Páginas por Visita
1.18
Tasa de Rebote
41.95%
Nov 2025 - Jan 2026 Todo el Tráfico
Geografía
Top 5 Regiones
United States
73.2%
India
10.43%
Korea, Republic of
7.36%
Taiwan
4.84%
Germany
2.25%
Nov 2025 - Jan 2026 Global Solo de Escritorio
Fuentes de Tráfico
Direct
50.30%
Search
32.31%
Social
8.47%
Referrals
7.74%
Paid Referrals
1.06%
Mail
0.07%
Nov 2025 - Jan 2026 Solo de Escritorio
Reseñas de SeeAct
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de SeeAct?
- HuggingGPT
- SayCan
- LangChain Agents
- MiniGPT-4
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