Agent AI: 强化学习，模仿学习，大型语言模型和VLMs在智能体中的应用

“Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction”主要探讨了 Agent AI 技术，包括其在多模态交互中的应用、面临的问题及解决方案。Agent AI 是一种能在不同环境中感知和行动的智能体系统，旨在实现更具交互性的多模态 AI 应用。以下是对其中部分技术原理的解析及举例：

• 强化学习（Reinforcement Learning，RL）
  • 原理：RL 是一种让智能体在环境中通过不断试错来学习最优行为策略的方法。智能体根据其采取的行动所获得**的奖励（或惩罚）**来调整自己的策略，以最大化长期累积奖励。其核心是学习状态与行动之间的最优映射关系。奖励函数的设计至关重要，它直接影响智能体的学习方向和效率。
  • 在复杂任务中，如机器人导航或游戏决策，奖励函数需要精心设计，以引导智能体朝着目标前进。例如在机器人导航任务中，如果机器人成功到达目标位置，则给予正奖励；如果碰撞到障碍物，则给予负奖励。通过不断调整策略，机器人逐渐学会如何在环境中安全、高效地导航。
  • 举例