今天給大家分享一篇非常出色的綜述論文，總結(jié)了當前Multi-Agent Embodied AI（多智能體具身智能）的研究進展。這篇文章不僅回顧了超過300篇相關(guān)論文，還從多個角度探討了這個快速演化的領(lǐng)域?qū)⑷绾斡绊懳覀儗χ悄荏w未來的構(gòu)建方式。

為什么 Multi-Agent Embodied AI 很重要？

當前的大多數(shù)研究仍然集中在單一智能體的范式上。但我們所生活的真實世界卻遠比“一個智能體”復雜得多——它是開放的、異質(zhì)的、動態(tài)變化的。

這篇綜述論文強調(diào)了協(xié)作式、多智能體系統(tǒng)的必要性——尤其是在物理環(huán)境中感知、行動、學習并適應(yīng)的智能體團隊。隨著機器人協(xié)作、智能制造、自動駕駛車隊、家庭服務(wù)機器人等場景的日漸成熟，Multi-Agent Embodied AI 的研究正迎來前所未有的發(fā)展機遇。

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Embodied AI 的三大核心支柱

文章指出，Embodied AI（具身智能）之所以獨特，核心在于三個方面：

1. Embodiment（具身性）：擁有一個物理身體，在物理世界中感知與行動；

2. Interactivity（交互性）：與環(huán)境持續(xù)互動，而非僅在靜態(tài)數(shù)據(jù)上推理；

3. Adaptation（適應(yīng)性）：通過經(jīng)驗持續(xù)學習、改進與演化。

這三大支柱共同構(gòu)建出一個可以真正“行動在世界中”的智能體。而多智能體的研究正是對這一結(jié)構(gòu)的擴展和深化。

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多智能體 Embodied AI：協(xié)作的新范式

多智能體具身智能部分系統(tǒng)性地探討了多個物理智能體在動態(tài)環(huán)境中協(xié)作的方式，其主要研究方向包括：

• 基于控制的策略：如任務(wù)分配、集體路徑規(guī)劃；
• 基于學習的方法：應(yīng)對異步、異質(zhì)智能體的協(xié)作難題；
• 生成式模型（Generative Models）的引入：LLMs 等模型正在幫助智能體完成協(xié)作規(guī)劃、自然語言溝通，甚至更自然的人機協(xié)作；

文中還強調(diào)了任務(wù)分配、去中心化決策、真實世界協(xié)調(diào)能力等研究熱點，尤其提出構(gòu)建可擴展學習機制與魯棒的多智能體評估基準是該領(lǐng)域發(fā)展的瓶頸與突破口。

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自進化的多智能體系統(tǒng)：讓智能體“自己成長”

一個特別有趣的板塊是關(guān)于自進化學習（Self-Evolving Multi-Agent Learning）的討論。

傳統(tǒng)智能體常依賴靜態(tài)策略和結(jié)構(gòu)，但真實世界是不斷變化的：任務(wù)可能不同、協(xié)作者可能更替、甚至目標也在演化。

為此，研究者提出了一系列機制來讓智能體系統(tǒng)“自我成長”：

• 自我博弈（Self-play）
• 策略進化（Policy Evolution）
• 可擴展架構(gòu)（如 Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

這樣的系統(tǒng)可以適應(yīng)動態(tài)團隊規(guī)模、歷史經(jīng)驗遷移，并理解新協(xié)作者或?qū)κ值男袨?，從而達到更魯棒的長期協(xié)作能力。

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分布式?jīng)Q策與人機協(xié)作的新可能

文章最后深入探討了如何實現(xiàn)去中心化的智能體協(xié)作，其中提到了生成式模型在該領(lǐng)域的潛力：

每個智能體擁有自己的生成式模型，能獨立進行感知、決策、信息補全，并與其他智能體高效溝通，最終實現(xiàn)團隊目標的協(xié)同推進。

此外，論文也展望了人類與智能體長期協(xié)作（Human-AI Collaboration）的路徑——這是邁向更可信任、更實用的AI系統(tǒng)不可或缺的一環(huán)。

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https://arxiv.org/abs/2505.05108

本文轉(zhuǎn)載自????PyTorch研習社????，作者：南七無名式