Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台
2025-02-27,由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境,设计了更具挑战性和实用性的交互任务,目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。
一、研究背景
近年来,基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力,成为自然语言处理领域的研究热点。然而,随着研究的深入,人们发现单个智能体在处理复杂任务时存在局限性,而多智能体系统通过协作能够显著提升任务效率,解决单个智能体难以完成的挑战。
目前遇到的困难和挑战:
协作能力评估不足:现有基准测试大多关注任务完成效率,忽视了协作过程中的关键指标,导致无法准确衡量智能体的协作能力。
缺乏严格协作机制:许多平台允许智能体独立完成任务,即使任务被标记为“协作”,也难以区分协作对任务成功的真实贡献。
评估指标单一:现有研究多依赖于任务完成率等结果导向的指标,缺乏对协作过程的动态评估,难以提供优化协作策略的依据。
链接地址:Collab-Overcooked|多智能体系统数据集|协作数据集
二、让我们一起来看一下Collab-Overcooked
Collab-Overcooked 是一个基于《Overcooked-AI》游戏环境的多智能体协作基准测试平台,专注于通过自然语言沟通促进智能体间的协作。
Collab-Overcooked 的构建基于以下关键设计:
资源隔离:智能体在独立的环境中操作,必须通过共享的“柜台”进行资源交换。
任务知识不对称:只有部分智能体知道完成任务的具体方法,智能体之间需要通过沟通同步任务信息。
自然语言沟通:智能体通过自然语言发起和响应协作请求,模拟真实世界中的协作场景。
Collab-Overcooked的特点:
严格的协作依赖:任务设计确保智能体必须通过协作才能完成任务。
多样化任务和目标:提供 30 个不同复杂度的任务,涵盖多种协作场景。
过程导向的评估指标:引入 TES 和 ITES 等指标,能够从粗粒度和细粒度两个层面评估智能体的协作能力。
基准测试:
Collab-Overcooked 提供了 10 种不同规模的语言模型(包括开源和闭源模型)的基准测试结果。测试结果显示,尽管语言模型在目标理解方面表现出色,但在主动协作和持续适应复杂任务方面存在显著差距。这一发现为改进语言模型在多智能体系统中的协作能力提供了重要参考。

第一部分介绍了协作过程,分为发起协作和响应协作,并提供了一个一般示例。第二部分概述了 Collab-Overcooked Benchmark 的设计,强调了其资源隔离和非对称任务知识的特点,并提供了一个智能体协作完成任务的例子。
三、让我们一起来看一下Collab-Overcooked应用场景:
自然语言沟通优化案例:基于Collab-Overcooked的多智能体协作优化
比如在一个烹饪任务中,两个智能体(Agent Alice和Agent Bob)需要协作完成一道“烤南瓜汤”。任务要求Agent Alice从食材区获取南瓜,将其切成片,并将南瓜片放在共享的“柜台”上;Agent Bob则需要从柜台取南瓜片,放入烤箱烤制,最后将烤好的南瓜汤装盘并交付。
优化前的沟通与协作
Agent Alice:在任务开始时,Alice直接执行了“获取南瓜”和“切南瓜”的动作,但没有与Bob沟通下一步的计划。Bob在等待Alice完成动作时,没有明确的指示,导致任务进度缓慢。
Agent Bob:Bob在Alice完成切南瓜后,没有及时确认南瓜片是否已经准备好,导致烤箱空闲,任务进度受阻。
优化后的沟通与协作
研究人员通过分析沟通内容和协作效果,提出以下优化策略:
1、明确沟通内容:Alice在完成切南瓜后,主动通过自然语言向Bob发送消息:“我已经切好了南瓜片,你可以开始烤制了。”
2、实时反馈与确认:Bob在收到消息后,立即回复:“收到,我马上开始烤制。”同时,Bob在烤制过程中,如果发现任何问题(如南瓜片数量不足),会及时与Alice沟通。
3、任务分解与分工:在任务开始前,两个智能体通过自然语言协商任务分工。Alice负责食材的准备和切割,Bob负责烤制和装盘。每个步骤都有明确的沟通节点,确保双方对任务进度有清晰的了解。
通过Collab-Overcooked平台的实验,研究人员发现优化自然语言沟通策略可以显著提升多智能体协作的效率和成功率。明确的沟通内容、实时反馈和任务分工是优化的关键点
想要了解经典数据集,请打开:
经典数据集从千万数据集中千里挑一,经过了时间和应用的考研,已成为算法和模型性能评估的基准,是各个领域的数据集代表
https://www.selectdataset.com/classics
相关文章:
Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台
2025-02-27,由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境,设计了更具挑战性和实用性的交互任务,目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。 一、研究背景 近年来,基于大型语言模型的智能体系统在复…...
未来经济范式争夺战:AR眼镜为何成为下一代交互终端的制高点?
未来经济范式争夺战:AR眼镜为何成为下一代交互终端的制高点? 在蒸汽机轰鸣的工业革命时代,煤炭、铁路、电报构建了第一个现代经济范式;互联网时代,电力、光纤、物流网络重构了全球经济版图。当前,我们正站…...
Mybatis实现批量添加
1.设计一张商品表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS goods (id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL );2.编写实体类映射数据库表格 Data public class Goods {private Long id;private String name;// Getters and Setters }3.编写持久层接口以及其对应…...
golang 内存对齐和填充规则
内存对齐和填充规则 对齐要求:每个数据类型的起始地址必须是其大小的倍数。 int8(1字节):不需要对齐。int16(2字节):起始地址必须是2的倍数。int32(4字节):起…...
【YashanDB认证】yashandb23.3.1 个人版单机部署安装实践
YCA报名链接如下: YashanDB|崖山数据库系统YashanDB学习中心-YCA认证详情 目前免费 主要参考文档: 单机(主备)部署 | YashanDB Doc 另外还参考摩天轮文章: YashanDB 23.2.9.101 企业版安装步骤抢先看! - 墨天轮 …...
安全渗透测试的全面解析与实践
引言 随着网络安全威胁的日益增加,企业和组织对自身系统的安全性提出了更高的要求。安全渗透测试(Penetration Testing,简称渗透测试)作为主动发现和修复系统安全漏洞的重要手段,已成为安全防护体系中的关键环节。本文…...
通俗易懂的分类算法之决策树详解
通俗易懂的分类算法之决策树详解 1. 什么是决策树? 决策树是一种像树一样的结构,用来帮助我们对数据进行分类或预测。它的每个节点代表一个问题或判断条件,每个分支代表一个可能的答案,最后的叶子节点就是最终的分类结果。 举个…...
【OpenCV C++】以时间命名存图,自动检查存储目录,若不存在自动创建, 按下空格、回车、Q、S自动存图
文章目录 // 保存图像的函数 void saveImage(const cv::Mat& frame) {// 生成唯一文件名auto now = std::chrono::system_clock::...
post get 给后端传参数
post 方式一 : data: params 作为请求体(Request Body)传递: 你已经展示了这种方式,通过data字段直接传递一个对象或数组。这种方式通常用于传递复杂的数据结构。dowmfrom: function (params) { return request({ u…...
数据仓库的特点
数据仓库的主要特点可以概括为:面向主题、集成性、非易失性、时变性、高性能和可扩展性、支持复杂查询和分析、分层架构以及数据质量管理。 1. 面向主题(Subject-Oriented) 数据仓库是面向主题的,而不是面向事务的。这意味着数据…...
任务9:交换机基础及配置
CSDN 原创主页:不羁https://blog.csdn.net/2303_76492156?typeblog 一、交换机基础 交换机的概念:交换机是一种网络设备,用于连接多台计算机或网络设备,实现数据包在局域网内的快速交换。交换机基于MAC地址来转发数据包&#x…...
ArcGIS操作:07 绘制矢量shp面
1、点击目录 2、右侧显示目录 3、选择要存储的文件夹,新建shp 4、定义名称、要素类型、坐标系 5、点击开始编辑 6、点击创建要素 7、右侧选择图层、创建面 8、开始绘制,双击任意位置结束绘制...
【AI深度学习基础】NumPy完全指南终极篇:核心功能与工程实践(含完整代码)
NumPy系列文章 入门篇进阶篇终极篇 一、引言 在完成NumPy入门篇的基础认知与进阶篇的特性探索后,我们终于迎来这场终极技术深潜。本文不再停留于API使用层面,而是直指NumPy的架构内核与高性能工程实践的本质矛盾。作为Python科学计算领域的基石&#…...
Golang语法特性总结
1.认识Golang代码特性 package main //1.包含main函数的文件就是一个main包--当前程序的包名// import "fmt" // import "time" import("fmt""time" )//3.同时包含多个包 4.强制代码风格:函数的 { 一定和函数名在同一行,否…...
Java并发编程利器CyclicBarrier:从使用到源码深度解析,掌握多线程同步的艺术
引言 在多线程编程中,你是否遇到过这样的需求? 多线程分阶段处理数据,每个阶段完成后等待其他线程 并行计算任务需要多次同步汇总结果 模拟高并发场景下多个线程同时触发操作 CyclicBarrier(循环屏障)正是解决这类问题的神器!与CountDownLatch不同,它支持重复使用和自定…...
1.从0搭建前端Vue项目工程
我们通过vue官方提供的脚手架Vue-cli来快速生成一个Vue的项目模板。 **注意:**需要先安装NodeJS,然后才能安装Vue-cli。 环境准备好了,接下来我们需要通过Vue-cli创建一个vue项目,然后再学习一下vue项目的目录结构。Vue-cli提供了…...
3D Web轻量化引擎HOOPS Communicator的核心优势解析:高性能可视化与灵活部署!
在当今数字化时代,工业领域的工程应用不断向基于Web的方向发展,而HOOPS Web平台作为一款专为构建此类工程应用程序打造的软件开发套件集,正发挥着日益重要的作用,成为构建强大工程应用的基石。 一、HOOPS Web平台概述 HOOPS Web…...
DeepSeek集成到VScode工具,让编程更高效
DeepSeek与VScode的强强联合,为编程效率树立了新标杆。 DeepSeek,一款卓越的代码搜索引擎,以其精准的索引和高速的检索能力,助力开发者在浩瀚的代码海洋中迅速定位关键信息。 集成至VScode后,开发者无需离开熟悉的编辑…...
Excel-to-JSON v2.0.0发布,可以在Excel内部,把Excel表格转换成JSON,嵌套的JSON也能转
本文是Excel-to-JSON插件的官方文档 https://excel-to-json.wtsolutions.cn 简化浓缩翻译的中文版,仅供参考。详细的还请查看官方文档。 在数据处理和交换的过程中,将Excel文件转换为JSON格式是一项常见需求。Excel-to-JSON作为一款Microsoft Excel插件…...
深度探索:美团开源DeepSeek R1 INT8量化技术的性能革命
摘要 美团搜索推荐机器学习团队近日发布了一项重要开源成果——DeepSeek R1的INT8无损满血版。该模型部署在A100硬件上,采用INT8量化技术,在保持BF16精度的同时,实现了高达50%的吞吐量提升。这一突破使得老旧显卡无需更换硬件即可获得显著性能…...
相机从app启动流程
一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...
uniapp中使用aixos 报错
问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...
【JavaWeb】Docker项目部署
引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令,在Linux上安装软件,以及如何在Linux上部署一个单体项目,大多数同学都会有相同的感受,那就是麻烦。 核心体现在三点: 命令太多了,记不住 软件安装包名字复杂&…...
RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理,深入讲解梯度消失/爆炸问题,并通过LSTM/GRU结构实现解决方案,提供时间序列预测和文本生成…...
NPOI Excel用OLE对象的形式插入文件附件以及插入图片
static void Main(string[] args) {XlsWithObjData();Console.WriteLine("输出完成"); }static void XlsWithObjData() {// 创建工作簿和单元格,只有HSSFWorkbook,XSSFWorkbook不可以HSSFWorkbook workbook new HSSFWorkbook();HSSFSheet sheet (HSSFSheet)workboo…...
机器学习的数学基础:线性模型
线性模型 线性模型的基本形式为: f ( x ) ω T x b f\left(\boldsymbol{x}\right)\boldsymbol{\omega}^\text{T}\boldsymbol{x}b f(x)ωTxb 回归问题 利用最小二乘法,得到 ω \boldsymbol{\omega} ω和 b b b的参数估计$ \boldsymbol{\hat{\omega}}…...
TCP/IP 网络编程 | 服务端 客户端的封装
设计模式 文章目录 设计模式一、socket.h 接口(interface)二、socket.cpp 实现(implementation)三、server.cpp 使用封装(main 函数)四、client.cpp 使用封装(main 函数)五、退出方法…...
【大厂机试题解法笔记】矩阵匹配
题目 从一个 N * M(N ≤ M)的矩阵中选出 N 个数,任意两个数字不能在同一行或同一列,求选出来的 N 个数中第 K 大的数字的最小值是多少。 输入描述 输入矩阵要求:1 ≤ K ≤ N ≤ M ≤ 150 输入格式 N M K N*M矩阵 输…...
break 语句和 continue 语句
break语句和continue语句都具有跳转作用,可以让代码不按既有的顺序执行 break break语句用于跳出代码块或循环 1 2 3 4 5 6 for (var i 0; i < 5; i) { if (i 3){ break; } console.log(i); } continue continue语句用于立即终…...
PCA笔记
✅ 问题本质:为什么让矩阵 TT 的行列式为 1? 这个问题通常出现在我们对数据做**线性变换(旋转/缩放)**的时候,比如在 PCA 中把数据从原始坐标系变换到主成分方向时。 📌 回顾一下背景 在 PCA 中ÿ…...
