一篇Multi-Agent具身智能技术最新综述

具身AI（Embodied AI）已成为学术界和工业界的前沿领域，其应用涵盖了机器人技术、医疗保健、交通运输和制造业等多个领域。然而，大多数研究主要集中在假设环境静态且封闭的单智能体系统上，通常依赖于简化的模型，无法完全捕捉多智能体具身AI动态开放环境的复杂性。

北理工&南大&西安交大等介绍了具身AI的基础概念，包括多智能体系统（MAS）、强化学习（RL）、相关方法、研究方向（包括经典控制和规划方法、基于学习的方法以及生成模型）。重点讨论了多智能体具身AI控制和规划、多智能体学习以及生成模型在多智能体交互中的应用。

一、单智能体具身AI

详细介绍了单智能体具身人工智能（Embodied AI）的研究现状、方法和进展：

单智能体具身AI在经典控制和规划方面主要依赖于以下几种方法：

基于约束的方法：通过将任务目标和环境条件编码为逻辑约束，将规划问题转化为符号表示，并使用约束求解技术（如符号搜索）来找到可行解。这种方法更注重解的可行性而非最优性，且在处理高维感知输入时复杂度较高。
基于采样的方法：通过随机采样技术（如快速探索随机树RRT）逐步构建树或图结构，以探索可行的运动轨迹。这种方法适用于高维空间，能够有效处理复杂的环境。
基于优化的方法：将任务目标和性能指标建模为优化目标函数，同时将可行性条件表示为约束条件，利用优化技术在约束解空间中搜索最优解。例如，多项式轨迹规划、模型预测控制（MPC）和最优控制（OC）等方法在需要时间最优操作的场景中表现出色。

随着环境动态性和任务复杂性的增加，基于学习的方法逐渐成为主流：

端到端强化学习（End-to-end RL）：通过直接从环境中学习策略，将感知信息映射到行动决策。这种方法能够直接优化策略，但面临样本效率低和训练时间长的问题。
层次化学习（Hierarchical Learning）：将复杂任务分解为更简单的子任务，通过层次化的策略提高学习效率和可扩展性。例如，使用强化学习进行高级规划，结合模型预测控制（MPC）等经典控制方法执行低级动作。
模仿学习（Imitation Learning, IL）：通过模仿专家行为来学习任务解决能力，避免了手动设计奖励函数的复杂性。常见的方法包括行为克隆（BC）、逆强化学习（IRL）和生成对抗模仿学习（GAIL）。这些方法在样本效率和泛化能力上各有优势。

生成模型通过捕捉数据的底层分布来生成新的样本，为具身AI提供了更强大的表示能力和灵活性：

端到端控制（End-to-end Control）：使用生成模型（如大型视觉-语言模型VLM）直接作为决策控制器，将先验知识和预训练能力融入具身系统。例如，通过格式化输入并直接从预训练模型中推断行动。
任务规划（Task Planning）：利用生成模型的推理能力，将任务分解为可操作的步骤序列。例如，给定一个高级任务（如“倒一杯水并放在桌子上”），生成模型可以将其分解为一系列具体动作。
感知（Perception）：生成模型（如Transformer架构）可以用于融合多模态感知数据，提供更有效的环境表示。
奖励设计（Reward Design）：利用生成模型生成奖励信号或奖励函数，以简化复杂环境中的奖励设计过程。
数据高效学习（Data-efficient Learning）：通过生成模型生成数据，提高样本效率，减少与物理环境的交互成本。

二、多智能体具身AI

现实世界中的具身AI必须应对复杂的场景。在这些场景中，智能体不仅要与周围环境互动，还需要与其他智能体协作，这就需要复杂的适应机制、实时学习和协作解决问题的能力。

深入探讨了多智能体具身人工智能（Embodied AI）的研究进展、面临的挑战以及未来的发展方向：

多智能体系统（MAS）中的控制和规划方法是实现高精度、实时决策的基础：

集中式控制：早期方法将多智能体系统建模为单个智能体，进行集中控制和规划。然而，这种方法在大规模系统中面临可扩展性挑战。
分布式控制：为了解决集中式控制的可扩展性问题，分布式控制方法被提出，每个智能体独立进行控制。但这种方法在解决智能体间的冲突方面存在困难。
分组多智能体控制框架（EMAPF）：通过动态聚类智能体，将智能体分为多个小组，每个小组内部进行集中控制，而小组之间保持独立控制。这种方法在大规模空中机器人团队中表现出色。

多智能体学习需要解决异步决策、异构智能体和开放环境中的学习挑战：

异步协作：由于通信延迟和硬件异构性，智能体之间的交互和反馈往往是异步的。文章介绍了ACE算法，通过引入宏动作（macro-actions）来解决这一问题。宏动作作为整个MAS的集中目标，智能体基于此目标进行多次异步决策。
异构协作：智能体在感知能力、动作空间、任务目标等方面存在差异。HetGPPO和COMAT等方法通过为不同类型的智能体设计独立的观察和策略网络，并通过图神经网络进行信息交换，从而有效处理异构性。
开放环境中的自适应学习：开放环境中的任务目标、环境因素和协作模式是动态变化的。研究人员提出了鲁棒训练和持续协调等方法，以应对这些挑战。

生成模型在多智能体具身AI中具有重要作用，能够引入先验知识、促进智能体间的通信和观察补全，并提高数据效率：

多智能体任务分配：利用预训练的生成模型（如大型语言模型）进行任务分解和分配，显著减少了每个智能体的探索空间。例如，SMART-LLM通过分解任务并根据智能体能力进行分组，实现高效的任务分配。
分布式决策：生成模型可以用于分布式决策，每个智能体独立进行决策和策略评估。通过引入中心化的生成模型来评估分布式生成模型的决策，进一步提高了决策能力。
人机协作：生成模型能够通过语言理解和生成能力，显著改善人机交互和协作。例如，通过主动查询人类以获取缺失信息或推断人类意图，智能体可以更有效地与人类协作。
数据高效学习：在多智能体设置中，样本效率问题更加突出。通过使用生成模型进行数据增强，可以提高数据效率，支持更有效的学习。

https://arxiv.org/pdf/2505.05108Multi-agent Embodied AI: Advances and Future Directions

（文：PaperAgent）