具身AI代理
具身AI代理被世界经济论坛（WEF）报告定义为集成到机器人中的AI，能够“通过动态和复杂运动感知并与环境互动”。它们是[[AI代理]]的一个子类，将智能注入物理系统，使机器人能够适应不可预测的环境。
类型
- 训练-based代理: 通过强化学习适应，如Otto Group的分拣机器人
- 上下文-based代理: 基于基础模型，实现从自然语言命令的零-shot学习，如宝马装配线上的类人机器人
核心方法论：观察-规划-行动循环
具身AI代理通过[[观察-规划-行动循环]]学习，从多模态数据源如传感器和模拟中汲取，导航不可预测环境。
工业应用案例
- Otto Group: 分拣机器人能够自主处理多样零件，减少人工干预
- 宝马: 装配线上的类人机器人，无需重置人类工作站即可准备零件
相关概念
- [[虚拟AI代理]]
- [[多代理系统]]
- [[具身智能]]