哈工大与鹏城实验室联手打造Optimus-1：赋能AI智能体，迈向通用人工智能
引言： 想象一下，一个能够在复杂虚拟世界中自主完成长期任务的智能体，它可以像人类一样学习、规划、执行，甚至自我进化。这不再是科幻小说中的场景，哈尔滨工业大学（深圳）和鹏城实验室联合推出的智能体框架Optimus-1，正将这一愿景变为现实。它突破了传统AI在开放世界环境下的局限性，为通用人工智能的实现铺平了道路。
主体：
Optimus-1并非一个简单的AI模型，而是一个功能强大的智能体框架，旨在解决开放世界环境下长期任务执行的挑战。其核心在于巧妙地结合了结构化知识和多模态经验，赋予智能体更强的学习和适应能力。
1. 混合多模态记忆：知识与经验的完美融合
Optimus-1的核心创新在于其混合多模态记忆模块，它由两个关键组件构成：
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分层有向知识图 (HDKG): HDKG 将世界知识，例如Minecraft游戏中的物品合成规则，转化为一个结构化的图结构。节点代表对象，边代表对象之间的关系。通过图检索和拓扑排序，智能体可以高效地获取完成任务所需的材料和工具信息。这就好比赋予智能体一个“知识大脑”，使其能够理解世界运行的规则。
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抽象多模态经验池 (AMEP): AMEP 动态地总结和存储智能体在任务执行过程中积累的多模态信息，包括环境状态、行动计划、视觉帧等。它利用MineCLIP模型计算视觉和子目标的相似性，存储相关性强的视觉记忆，为后续的反思和决策提供参考。这相当于赋予智能体一个“经验宝库”，使其能够从过往经验中学习和改进。
2. 知识引导与经验驱动：规划与反思的巧妙结合
Optimus-1的行动并非盲目尝试，而是由两个关键模块协同完成：
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知识引导规划器: 该模块基于HDKG中的结构化知识和视觉观察，生成合理的子目标序列，指导智能体的行动。它就像一个“战略家”，制定周密的计划以达成最终目标。
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经验驱动反思器: 该模块定期激活，从AMEP中检索与当前子目标相关的多模态经验，评估当前任务状态，并决定是继续执行、完成还是需要重新规划。它就像一个“参谋”，根据实际情况调整策略，避免盲目执行。
3. 自我进化：持续学习，不断提升
Optimus-1采用“自由探索-教师指导”的学习方法，无需参数更新即可逐步提升记忆容量和任务执行能力。这使得智能体能够在不断与环境交互的过程中自主学习和进化，无需人工干预。
4. 应用场景广泛：潜力无限
Optimus-1的应用前景十分广阔，涵盖游戏环境自动化、虚拟个人助理、家庭机器人助手、工业自动化与优化、模拟训练与教育等多个领域。其在Minecraft等复杂游戏环境中的出色表现，已经证明了其在处理长期复杂任务方面的强大能力。
结论：
Optimus-1的出现标志着AI智能体技术取得了显著突破。其独特的混合多模态记忆模块和知识引导与经验驱动的架构，赋予了智能体更强的学习、规划和适应能力。未来，Optimus-1有望在更多领域得到应用，推动通用人工智能的快速发展，并深刻改变我们的生活方式。 然而，进一步的研究仍需关注其在更复杂、更开放的真实世界环境中的适应性和鲁棒性。
参考文献：
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