SeeAct
0
SeeActは、大規模言語モデルの計画と視覚的シーン理解を組み合わせてタスクをサブゴールに分解し、アクションシーケンスを生成するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。ナビゲーション、操作、対話的推論のための視覚と言語のエージェントを構築できるモジュール式の認識、計画、実行パイプラインを提供します。研究者や開発者はコンポーネントを拡張し、シミュレーテッド環境でベンチマークを実行し、新しいタスクのためにワークフローをカスタマイズできます。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
SeeActは、大規模言語モデルの計画と視覚的シーン理解を組み合わせてタスクをサブゴールに分解し、アクションシーケンスを生成するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。ナビゲーション、操作、対話的推論のための視覚と言語のエージェントを構築できるモジュール式の認識、計画、実行パイプラインを提供します。研究者や開発者はコンポーネントを拡張し、シミュレーテッド環境でベンチマークを実行し、新しいタスクのためにワークフローをカスタマイズできます。
フィーチャー
SeeActとは？
SeeActは、観察されたシーンに基づいてサブゴールを生成する大規模言語モデルによる計画モジュールと、サブゴールを環境固有のアクションに翻訳する実行モジュールの2段階パイプラインで視覚と言語のエージェントを強化するように設計されています。認識バックボーンは、画像やシミュレーションからオブジェクトとシーンの特徴を抽出します。モジュール式のアーキテクチャにより、計画者や認識ネットワークの交換が容易になり、AI2-THOR、Habitat、およびカスタム環境での評価をサポートします。SeeActは、エンドツーエンドのタスク分解、グラウンディング、実行を提供することで、対話型体験AIの研究を促進します。
誰がSeeActを使うの？
- AI研究者
- ロボティクス開発者
- NLP実践者
- ビジョンと言語システムエンジニア
SeeActの使い方は？
- Step1: SeeActのGitHubリポジトリをクローン
- Step2: Pythonと必要な依存関係をpipまたはcondaでインストール
- Step3: サポートされているシミュレーション環境（例：AI2-THOR）をダウンロードまたは構成
- Step4: 設定ファイルに認識と計画モジュールを定義
- Step5: サブゴールとアクションを生成するためにトレーニングまたは推論スクリプトを実行
- Step6: 結果を解析し、カスタムタスクのためにモジュールを微調整
プラットフォーム
- web
- mac
- windows
- linux
SeeActの主な特長・利点
コア機能
- LLMを利用したサブゴール計画
- 視覚認識と特徴抽出
- モジュール式の実行パイプライン
- シミュレート環境でのベンチマークタスク
- 設定可能なコンポーネント
利点
- 解釈可能なタスク分解
- 体験エージェントの迅速なプロトタイピング
- 高度に拡張可能なアーキテクチャ
- 標準ベンチマークとの互換性
- オープンソースとコミュニティ主導
SeeActの主な使用ケース・アプリケーション
- AI2-THORにおけるビジョンと言語によるナビゲーション
- ロボット操作ポリシーのテスト
- 対話型シーン理解デモ
- 仮想環境でのタスク計画
SeeAct の長所と短所
長所
GPT-4Vのような高度なマルチモーダル大規模モデルを活用し、高度なWebインタラクションを実現しています。
アクション生成とグラウンディングを組み合わせて、ライブウェブサイト上のタスクを効果的に実行します。
推測的計画、コンテンツ推論、および自己修正に強力な能力を示します。
Pythonパッケージとして公開されており、使いやすさとさらなる開発を促進します。
オンラインタスクの完了において50％の成功率で競争力のあるパフォーマンスを示しました。
主要なAI会議（ICML 2024）で採択され、検証された研究成果を反映しています。
短所
アクションのグラウンディングは依然として重要な課題であり、オラクル・グラウンディングと比較して顕著な性能差があります。
現在のグラウンディング手法（要素属性、テキスト選択、画像注釈）にはエラー事例があり、失敗を引き起こします。
ライブウェブサイトでの成功率は約半分のタスクに限られ、堅牢性と一般化の改善の余地を示しています。
SeeActのFAQs
SeeAct会社情報
- OSU NLP Group
SeeActの分析
時間ごとの訪問
月間訪問数
6.3k
平均訪問時間
00:00:15
訪問あたりのページ数
1.34
直帰率
46.96%
Aug 2025 - Oct 2025 のすべてのトラフィック
地理情報
トップ4地域
United States
54.15%
India
23.51%
Vietnam
17.33%
Korea, Republic of
5.01%
Aug 2025 - Oct 2025 世界中のデスクトップのみ
トラフィックソース
Direct
44.08%
Search
40.50%
Referrals
7.39%
Social
6.94%
Paid Referrals
1.01%
Mail
0.06%
Aug 2025 - Oct 2025 デスクトップのみ
SeeAct のレビュー
5/5
SeeActの主な競合と代替品は？
- HuggingGPT
- SayCan
- LangChain Agents
- MiniGPT-4
あなたも好きかもしれません：
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
複数のLLM間で動的にリクエストをルーティングし、GraphQLを使用して複合プロンプトを効率的に処理するフレームワーク。
サイバーセキュリティのデータセットに対して、LLM駆動のQ&Aを可能にするオープンソースのRAGベースAIツールで、コンテキストに基づく脅威インサイトを提供します。
Deep Research Agentは、AI駆動の検索と自然言語処理（NLP）を使用して、文献の収集、要約、分析を自動化します。
LlamaIndexによる知識検索とLangChain統合を活用し、AIを通じてCUHKSZのドキュメント上でインタラクティブなQ&Aを可能にします。
SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。
CrewAIを利用し、Anthropic Claudeの埋め込みを使用して類似企業を検索・ランキングするAIツールです。
Spark Engineは、ベクトル埋め込みと自然言語理解を使用して高速かつ関連性の高い結果を提供するAI対応のセマンティック検索プラットフォームです。