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多模态智能体大爆发！从文本到图像音频视频，一文看懂架构进化与落地场景！
A Survey on Foundations and Frontiers of Multimodal Agentic Frameworks: Techniques and Applications
📖 AI 总结
这篇综述系统梳理了多模态智能体框架的技术基础与前沿进展。文章指出，大语言模型的发展推动了智能体的推理、规划与行动能力，而多模态大模型的引入使系统能够整合图像、音频和视频等多种信息，显著提升了实际应用价值。作者从感知、推理、规划、记忆和行动五个核心功能模块出发，分析了多模态对智能体能力的影响，并梳理了从文本中心到多模态框架的演进路径，归纳了委派式、晚期融合和早期融合三种模态整合架构。综述还按模态中心分类法，将现有工作与架构设计选择关联起来，并覆盖了机器人、GUI与网页导航、多媒体内容生成与编辑、长视频理解与检索等应用领域。此外，文章分析了各场景下的性能表现及效率与可扩展性之间的权衡，包括训练推理成本、延迟和部署约束，最终指出了当前研究的关键缺口，并为构建通用鲁棒的智能系统提供了路线图。
🔑 关键词速览
| Multimodal Agentic Frameworks | 多模态智能体框架，指结合多种数据模态（如图像、音频、视频）的智能体系统，用于增强感知和决策能力。 |
| Large Multimodal Models (LMMs) | 大型多模态模型，能够处理和整合多种模态数据的深度学习模型，如视觉-语言模型。 |
| Delegated, Late-fusion, and Early-fusion Architectures | 委托式、晚期融合和早期融合架构，指多模态集成中不同阶段融合策略的架构设计。 |
| Grounded Perception | 基础感知，指智能体将感知信息与物理世界或具体上下文关联的能力，增强现实适用性。 |
| Efficiency-Scalability Trade-offs | 效率-可扩展性权衡，指在模型性能与计算资源（如训练成本、延迟）之间的平衡考量。 |
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