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"AI-embodied Agents" im Fokus
Erfahren Sie am Beispiel von Spot mehr über die wegweisenden Agenten von Reply, die auf Embodied AI basieren und die Steuerung von Robotern vereinfachen.
Die KI-Revolution in der Robotik
Robotik und KI befinden sich in einem tiefgreifenden Wandel und entwickeln sich von eigenständiger Embodied AI hin zu integrierten Systemen. Im Fokus stehen Vision-Language-Action (VLA)-Modelle sowie Multi-Agenten-Systeme. VLAs verbinden Wahrnehmung, Sprachverständnis und physische Handlung in einem einheitlichen Rahmen, um flexiblere und vielseitigere Agenten zu schaffen. Diese Entwicklung wird durch leistungsstarke Grundmodelle und Architekturen vorangetrieben, die für komplexe, reale Zusammenarbeit konzipiert sind.
Bei Reply setzen wir modernste Algorithmen ein, die das Fundament moderner Embodied AI bilden. Dazu zählen unter anderem die nächste Generation selbstüberwachter Lernmodelle wie DINOv2, die im Vergleich zu ihren Vorgängern verbesserte Stabilität und Leistung bieten, sowie die neuesten Architekturen multimodaler Modelle. Diese fortschrittlichen Modelle fungieren als zentrale Wahrnehmungs- und Denkkomponenten spezialisierter KI-Agenten und ermöglichen ihnen ein tiefgehendes, kontextuelles Verständnis ihrer Umgebung, das weit über traditionelle Methoden der Computer Vision hinausgeht.
Das Beispiel Spot
Unser Showcase für fortschrittliche KI-gestützte Robotik
Unser Ansatz sieht den Spot-Roboter als Plattform für ein heterogenes Multi-Agenten-System, in dem mehrere spezialisierte Agenten gemeinsam an einem Ziel arbeiten. Diese Systemarchitektur ermöglicht eine klare Arbeitsteilung und verbessert dadurch Effizienz und Skalierbarkeit. Ein zentraler, auf Large Language Models (LLM) basierender Agent übernimmt die Koordination: Er interpretiert natürliche Sprachbefehle und delegiert Teilaufgaben an ein Team spezialisierter Agenten, die jeweils mit unterschiedlichen Werkzeugen und Fähigkeiten ausgestattet sind.
Der Workflow wird von einem hierarchischen Multi-Agenten-System verwaltet:
Koordinationsgent
Ein hochentwickeltes LLM wandelt menschliche Befehle, die in natürlicher Sprache und Stimme gegeben werden, zunächst durch Spracherkennung in Text um und orchestriert anschließend die Mission, indem es Aufgaben an darunter arbeitende spezialisierte Agenten delegiert.
Navigationsagent
Dieser Agent ist zuständig für autonome Erkundung und Pfadfindung. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen entwickelt er ein semantisches Verständnis seiner Umgebung und navigiert komplexe Räume effizient.
Wahrnehmungsagent
Für Aufgaben, die eine Interaktion mit der Umgebung erfordern, nutzt dieser Agent fortschrittliche Modelle wie DINOv2 und Grounding DINO, um Objekte mit hoher Präzision zu erkennen, zu segmentieren und zu lokalisieren. Die leistungsstarke Merkmalsextraktion von DINOv2 sorgt für außergewöhnliche Robustheit beim Verständnis realer Szenen.
Manipulationsagent
Sobald ein Objekt identifiziert ist, setzt dieser Agent eine spezialisierte Low-Level-Ausführungspolitik ein. Dieses Politiknetz übersetzt das übergeordnete Ziel in eine Abfolge primitiver motorischer Befehle, um präzise physische Aktionen wie Greifen und Platzieren auszuführen.
Diese kollaborative Intelligenz ermöglicht es dem System, dynamische Aufgaben effektiver zu bewältigen als ein Einzelagentenmodell.
die Zukunft Embodied AI-basierter Agenten gestalten
Die Konvergenz von Vision-Language-Action-Modellen und generativen Multi-Agenten-Systemen ebnet den Weg für die Zukunft der KI. Diese Systeme versprechen hochgradig anpassungsfähige und kollaborative Roboter, die komplexe Herausforderungen in Logistik, Fertigung und darüber hinaus meistern können. Sind Sie bereit, die nächste Generation kollaborativer Embodied AI mitzugestalten?
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