SeeAct 設計目的是為視覺語言代理提供雙階段管線：由大型語言模型驅動的規劃模塊生成基於觀察場景的子目標，執行模塊將子目標轉化為環境特定的行動。感知骨幹從圖像或模擬中提取物件與場景特徵。模塊化架構允許輕鬆替換規劃器或感知網絡，並支持在 AI2-THOR、Habitat 及自訂環境中的評估。SeeAct 促進互動式 embodied AI 研究，提供端到端的任務分解、歸屬與執行。