智能体的感知能力

听觉输入方面，AI Agent能够利用LLMs作为控制中心，调用现有的音频处理模型库来感知音频信息。通过音频频谱图的转换，Agent能够将音频信号的有效编码，实现对音频信息的理解和处理。其他输入除了文本、视觉和听觉输入，AI Agent还可能配备更丰富的感知模块，如触觉、嗅觉以及对环境温湿度的感知能力。指向指令的引入使得Agent能够通过用户的手势或光标与图像交互。此外，通过集成激光雷达、GPS、IMU等硬件设备，Agent能够获得更全面的三维空间和运动感知能力。

听觉输入方面，AI Agent能够利用LLMs作为控制中心，调用现有的音频处理模型库来感知音频信息。通过音频频谱图的转换，Agent能够将音频信号的有效编码，实现对音频信息的理解和处理。其他输入除了文本、视觉和听觉输入，AI Agent还可能配备更丰富的感知模块，如触觉、嗅觉以及对环境温湿度的感知能力。指向指令的引入使得Agent能够通过用户的手势或光标与图像交互。此外，通过集成激光雷达、GPS、IMU等硬件设备，Agent能够获得更全面的三维空间和运动感知能力。

感知模块的设计初衷在于极大地拓展Agent的感知视野，不仅仅局限于文字的范畴，而是迈向一个更为丰富多元的领域。这个领域融合了文字、听觉和视觉等多种模态，使得Agent能够以一种更加接近人类的方式去感知和理解周围的世界。文本输入AI Agent通过文本输入与人类进行交流，能够理解用户文本中明确的内容以及隐含的信念、愿望和意图。利用强化学习技术，Agent能够感知并推断用户的偏好，实现个性化和准确的回应。此外，Agent展现出的零样本学习能力使其能够处理全新的任务，无需针对特定任务的微调。视觉输入视觉输入为AI Agent提供了丰富的环境信息，包括物体的属性、空间关系和场景布局。Agent可以通过生成图像的文本描述（图像标题）来理解图像内容。同时，Transformer模型的应用使得Agent能够直接对视觉信息进行编码和整合，提高了视觉感知能力。通过在视觉编码器和LLM之间添加可学习的接口层，Agent能够更好地对齐视觉和语言信息。听觉输入