SeeAct는 대형 언어 모델 계획과 시각적 장면 이해를 결합하여 작업을 하위 목표로 분해하고 행동 시퀀스를 생성하는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 탐색, 조작 및 상호작용 추론을 위한 모듈식 인지, 계획, 실행 파이프라인을 제공하며, 연구원과 개발자는 구성 요소를 확장하고, 시뮬레이션 환경에서 벤치마크를 수행하며, 새로운 작업을 위해 워크플로우를 사용자 정의할 수 있습니다.
SeeAct는 대형 언어 모델 계획과 시각적 장면 이해를 결합하여 작업을 하위 목표로 분해하고 행동 시퀀스를 생성하는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 탐색, 조작 및 상호작용 추론을 위한 모듈식 인지, 계획, 실행 파이프라인을 제공하며, 연구원과 개발자는 구성 요소를 확장하고, 시뮬레이션 환경에서 벤치마크를 수행하며, 새로운 작업을 위해 워크플로우를 사용자 정의할 수 있습니다.
SeeAct는 관찰된 장면에 기반하여 하위 목표를 생성하는 대형 언어 모델 기반 계획 모듈과, 하위 목표를 환경별 행동으로 번역하는 실행 모듈의 이단계 파이프라인으로 비전-언어 에이전트를 강화하도록 설계되었습니다. 인지 백본은 이미지 또는 시뮬레이션에서 객체 및 장면 특징을 추출합니다. 모듈식 아키텍처는 계획자 또는 인지 네트워크의 교체를 쉽게 하며, AI2-THOR, Habitat 및 커스텀 환경에서 평가를 지원합니다. SeeAct는 엔드 투 엔드 작업 분해, 그라운딩, 실행을 제공하여 상호작용하는 내장형 AI 연구를 가속화합니다.
SeeAct을 사용할 사람은?
AI 연구원
로봇 개발자
NLP 실무자
비전-언어 시스템 엔지니어
SeeAct 사용 방법은?
1단계: SeeAct GitHub 저장소 클론
2단계: Python 및 필수 종속성 pip 또는 conda로 설치
3단계: 지원되는 시뮬레이션 환경(예: AI2-THOR) 다운로드 또는 구성
4단계: 구성 파일에 인지 및 계획 모듈 정의
5단계: 하위 목표 및 행동 생성하는 학습 또는 추론 스크립트 실행
6단계: 결과 분석 및 사용자 지정 작업을 위한 모듈 미세 조정
플랫폼
web
mac
windows
linux
SeeAct의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
LLM 기반 하위 목표 계획
시각 인식 및 특징 추출
모듈식 실행 파이프라인
시뮬레이션 환경에서 벤치마크 작업
구성 가능한 구성요소
장점
해석 가능한 작업 분해
내장형 에이전트 빠른 프로토타이핑
고도로 확장 가능한 아키텍처
표준 벤치마크 호환
오픈소스 및 커뮤니티 중심
SeeAct의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
AI2-THOR에서 비전-언어 내비게이션
로봇 조작 정책 테스트
상호작용 장면 이해 데모
가상 환경에서 작업 계획
SeeAct의 장점과 단점
장점
GPT-4V와 같은 첨단 멀티모달 대규모 모델을 활용하여 정교한 웹 상호작용을 수행합니다.
액션 생성과 그라운딩을 결합하여 라이브 웹사이트에서 효율적으로 작업을 수행합니다.
추측 계획, 콘텐츠 추론 및 자기 수정에서 강력한 능력을 보여줍니다.
파이썬 패키지로 공개되어 사용 편의성과 추가 개발을 용이하게 합니다.
온라인 작업 완료에서 50% 성공률로 경쟁력 있는 성능을 입증했습니다.
주요 AI 학회(ICML 2024)에서 채택되어 검증된 연구 기여를 반영합니다.
단점
액션 그라운딩은 여전히 중요한 과제로, 오라클 그라운딩에 비해 눈에 띄는 성능 차이가 존재합니다.
현재의 그라운딩 방법(요소 속성, 텍스트 선택, 이미지 주석)에는 오류 사례가 있어 실패를 초래합니다.
라이브 웹사이트에서의 성공률은 약 절반의 작업에 제한되며, 견고성과 일반화 향상의 여지가 있음을 나타냅니다.