AI 感知模块的设计初衷是极大地拓展 Agent 的感知视野，使其不限于文字范畴，而是融合文字、听觉和视觉等多种模态，更接近人类感知和理解世界的方式。
在文本输入方面，AI Agent 能通过文本与人类交流，理解用户文本中的明确内容及隐含的信念、愿望和意图。借助强化学习技术，它能感知并推断用户偏好，实现个性化和准确回应，还具有零样本学习能力，能处理新任务而无需特定任务微调。
在视觉输入方面，为 AI Agent 提供丰富环境信息，包括物体属性、空间关系和场景布局。Agent 能通过生成图像的文本描述来理解图像内容，Transformer 模型的应用使其能直接对视觉信息编码和整合，提高视觉感知能力。通过在视觉编码器和 LLM 间添加可学习接口层，能更好地对齐视觉和语言信息。
在听觉输入方面，暂未提供详细内容。
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
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
AI是什么？作为一个不具备理工科背景的文科生，要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情（什么Agents、AIGC、LLM，什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚），所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱，我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解，其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果，且皆需要面对工具可能突破界限（发疯）的情况。当然，不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之，AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍，AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此，我们可以从人类各个文明的传说中，从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则：