今天給大家分享一篇非常出色的綜述論文，總結了當前Multi-Agent Embodied AI（多智能體具身智能）的研究進展。這篇文章不僅回顧了超過300篇相關論文，還從多個角度探討了這個快速演化的領域將如何影響我們對智能體未來的構建方式。

為什么 Multi-Agent Embodied AI 很重要？

當前的大多數研究仍然集中在單一智能體的范式上。但我們所生活的真實世界卻遠比“一個智能體”復雜得多——它是開放的、異質的、動態變化的。

這篇綜述論文強調了協作式、多智能體系統的必要性——尤其是在物理環境中感知、行動、學習并適應的智能體團隊。隨著機器人協作、智能制造、自動駕駛車隊、家庭服務機器人等場景的日漸成熟，Multi-Agent Embodied AI 的研究正迎來前所未有的發展機遇。

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Embodied AI 的三大核心支柱

文章指出，Embodied AI（具身智能）之所以獨特，核心在于三個方面：

1. Embodiment（具身性）：擁有一個物理身體，在物理世界中感知與行動；

2. Interactivity（交互性）：與環境持續互動，而非僅在靜態數據上推理；

3. Adaptation（適應性）：通過經驗持續學習、改進與演化。

這三大支柱共同構建出一個可以真正“行動在世界中”的智能體。而多智能體的研究正是對這一結構的擴展和深化。

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多智能體 Embodied AI：協作的新范式

多智能體具身智能部分系統性地探討了多個物理智能體在動態環境中協作的方式，其主要研究方向包括：

• 基于控制的策略：如任務分配、集體路徑規劃；
• 基于學習的方法：應對異步、異質智能體的協作難題；
• 生成式模型（Generative Models）的引入：LLMs 等模型正在幫助智能體完成協作規劃、自然語言溝通，甚至更自然的人機協作；

文中還強調了任務分配、去中心化決策、真實世界協調能力等研究熱點，尤其提出構建可擴展學習機制與魯棒的多智能體評估基準是該領域發展的瓶頸與突破口。

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自進化的多智能體系統：讓智能體“自己成長”

一個特別有趣的板塊是關于自進化學習（Self-Evolving Multi-Agent Learning）的討論。

傳統智能體常依賴靜態策略和結構，但真實世界是不斷變化的：任務可能不同、協作者可能更替、甚至目標也在演化。

為此，研究者提出了一系列機制來讓智能體系統“自我成長”：

• 自我博弈（Self-play）
• 策略進化（Policy Evolution）
• 可擴展架構（如 Transformer、圖神經網絡）

這樣的系統可以適應動態團隊規模、歷史經驗遷移，并理解新協作者或對手的行為，從而達到更魯棒的長期協作能力。

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分布式決策與人機協作的新可能

文章最后深入探討了如何實現去中心化的智能體協作，其中提到了生成式模型在該領域的潛力：

每個智能體擁有自己的生成式模型，能獨立進行感知、決策、信息補全，并與其他智能體高效溝通，最終實現團隊目標的協同推進。

此外，論文也展望了人類與智能體長期協作（Human-AI Collaboration）的路徑——這是邁向更可信任、更實用的AI系統不可或缺的一環。

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https://arxiv.org/abs/2505.05108

本文轉載自????PyTorch研習社????，作者：南七無名式