SeeAct foi projetado para capacitar agentes de visão-linguagem com um pipeline de duas etapas: um módulo de planejamento alimentado por grandes modelos de linguagem que gera subobjetivos com base em cenas observadas, e um módulo de execução que traduz subobjetivos em ações específicas do ambiente. Uma espinha dorsal de percepção extrai características de objetos e cenas de imagens ou simulações. A arquitetura modular permite substituição fácil de planejadores ou redes de percepção, e suporta avaliação em AI2-THOR, Habitat e ambientes personalizados. SeeAct acelera a pesquisa em IA interativa incorporada, fornecendo decomposição de tarefas de ponta a ponta, fundamentação e execução.
Recursos Principais do SeeAct
Planejamento de subobjetivos baseado em LLM
Percepção visual e extração de características
Pipeline de execução modular
Tarefas de benchmark em ambientes simulados
Componentes configuráveis
Prós e Contras do SeeAct
Contras
O grounding de ações continua a ser um desafio significativo com uma lacuna notável de desempenho em comparação com o grounding oracular.
Os métodos atuais de grounding (atributos de elementos, escolhas textuais, anotação de imagens) têm casos de erro que levam a falhas.
A taxa de sucesso em sites ao vivo é limitada a cerca da metade das tarefas, indicando espaço para melhorias em robustez e generalização.
Prós
Aproveita avançados modelos multimodais como GPT-4V para interações web sofisticadas.
Combina geração de ações e grounding para realizar tarefas efetivamente em sites ao vivo.
Exibe fortes capacidades em planejamento especulativo, raciocínio de conteúdo e autocorreção.
Disponível como pacote Python aberto que facilita o uso e desenvolvimento contínuo.
Demonstrou desempenho competitivo na conclusão online de tarefas com uma taxa de sucesso de 50%.
Aceito em uma grande conferência de IA (ICML 2024), refletindo contribuições de pesquisa validadas.
AgentRails integra agentes de IA alimentados por LLM em aplicativos Ruby on Rails para interações dinâmicas de usuários e fluxos de trabalho automatizados.
AgentRails capacita os desenvolvedores Rails a construir agentes inteligentes que aproveitam modelos de linguagem grandes para compreensão e geração de linguagem natural. Os desenvolvedores podem definir ferramentas e fluxos de trabalho personalizados, manter o estado da conversa entre solicitações e integrar-se perfeitamente com controladores e visualizações do Rails. Ele abstrai chamadas de API para provedores como OpenAI e possibilita a prototipagem rápida de recursos conduzidos por IA, desde chatbots até geradores de conteúdo, enquanto segue as convenções do Rails para configuração e implantação.