SeeAct

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。
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May 13 2025
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SeeAct
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。
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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

SeeActの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
7.5k
平均訪問時間
00:00:18
訪問あたりのページ数
1.19
直帰率
44.80%
Dec 2025 - Feb 2026 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ5地域
United States
64.37%
India
14.81%
Germany
10.95%
Korea, Republic of
8.27%
Japan
1.6%
Dec 2025 - Feb 2026 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Direct
48.75%
Search
33.62%
Referrals
8.29%
Social
7.88%
Paid Referrals
1.21%
Mail
0.08%
Dec 2025 - Feb 2026 デスクトップのみ

トップキーワード

キーワードトラフィッククリック単価
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task planning benchmark vacation90 $ --
mind2web benchmark130 $ --
sae vision models60 $ --
uground400 $ --

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  • HuggingGPT
  • SayCan
  • LangChain Agents
  • MiniGPT-4

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