論文の概要: Generative Multi-Agent Collaboration in Embodied AI: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11518v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 07:39:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:13:41.608204
- Title: Generative Multi-Agent Collaboration in Embodied AI: A Systematic Review
- Title（参考訳）: 身体的AIにおける生成的マルチエージェント協調:システムレビュー
- Authors: Di Wu, Xian Wei, Guang Chen, Hao Shen, Xiangfeng Wang, Wenhao Li, Bo Jin,
- Abstract要約: Embodied Multi-Adnt System (EMAS) は、現実の課題に対処する可能性に注目が集まっている。
基礎モデルの最近の進歩は、よりリッチなコミュニケーションと適応的な問題解決が可能な生成エージェントの道を開いた。
この調査は、EMASがこれらの生成能力の恩恵を受けることができるかを体系的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.73711802351707
- License:
- Abstract: Embodied multi-agent systems (EMAS) have attracted growing attention for their potential to address complex, real-world challenges in areas such as logistics and robotics. Recent advances in foundation models pave the way for generative agents capable of richer communication and adaptive problem-solving. This survey provides a systematic examination of how EMAS can benefit from these generative capabilities. We propose a taxonomy that categorizes EMAS by system architectures and embodiment modalities, emphasizing how collaboration spans both physical and virtual contexts. Central building blocks, perception, planning, communication, and feedback, are then analyzed to illustrate how generative techniques bolster system robustness and flexibility. Through concrete examples, we demonstrate the transformative effects of integrating foundation models into embodied, multi-agent frameworks. Finally, we discuss challenges and future directions, underlining the significant promise of EMAS to reshape the landscape of AI-driven collaboration.
- Abstract（参考訳）: Embodied Multi-Adnt Systems (EMAS) は、ロジスティクスやロボティクスといった分野において、複雑で現実的な課題に対処する可能性に注目が集まっている。
基礎モデルの最近の進歩は、よりリッチなコミュニケーションと適応的な問題解決が可能な生成エージェントの道を開く。
この調査は、EMASがこれらの生成能力の恩恵を受けることができるかを体系的に検証する。
本稿では,システムアーキテクチャと実装モダリティによってEMASを分類する分類法を提案する。
中央のビルディングブロック、知覚、計画、コミュニケーション、フィードバックが分析され、生成技術がシステムの堅牢性と柔軟性をいかに促進するかが説明される。
具体例を通して,基礎モデルを具体化したマルチエージェントフレームワークに組み込むことによる変換効果を示す。
最後に、課題と今後の方向性について議論し、AI主導のコラボレーションの風景を形作るためのEMASの重要な約束を概説する。
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