我們常說，結(jié)果重要，過程更重要。這句話在 AI 領(lǐng)域，如今又有了新的注腳。

當(dāng)前，多數(shù) AI 模型擅長處理單一指令并給出最終答案，就像一個(gè)只關(guān)心結(jié)果的學(xué)生。然而，當(dāng)它們被置于一個(gè)動態(tài)、信息不完整的真實(shí)世界中，需要通過“看”和“做”來完成多步驟的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，這種重結(jié)果、輕過程的模式就顯得有些不太適宜。如何讓智能體不僅能做出正確的行動，更能構(gòu)建一個(gè)連貫、可靠的內(nèi)部思維過程？這正是當(dāng)前智能體解決實(shí)際問題所面臨的重要瓶頸之一。

近日，美國西北大學(xué)計(jì)算機(jī)系李曼玲教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華盛頓大學(xué)、斯坦福大學(xué)和微軟研究院，提出了一個(gè)名為 VAGEN 的訓(xùn)練框架，專門用于訓(xùn)練能夠在多輪交互中構(gòu)建“內(nèi)部世界模型”的視覺語言模型（Vision-Language Model，VLM）智能體。這項(xiàng)研究已被 NeurIPS 2025 接收，相關(guān)論文和代碼已在 GitHub 上開源。

圖丨相關(guān)論文（來源：arXiv）

美國西北大學(xué)博士生王康睿、Pingyue Zhang、王子涵共同擔(dān)任第一作者。

值得一提的是，這個(gè)研究團(tuán)隊(duì)集齊了多位《麻省理工科技評論》“35 歲以下科技創(chuàng)新 35 人”（MIT Technology Review Innovators Under 35，簡稱“TR35”）的入選者，通訊作者李曼玲教授是 2025 年 TR35 全球入選者，而斯坦福大學(xué)的吳佳俊教授和華盛頓大學(xué)的 Ranjay Krishna 教授則分別入選了 2024 與 2025 年度 TR35 亞太區(qū)名單。

要理解 VAGEN 的價(jià)值，首先要明白視覺 AI 智能體面臨的挑戰(zhàn)。想象你正在玩一個(gè)推箱子游戲：你看到屏幕上的畫面，判斷箱子和目標(biāo)的位置，規(guī)劃移動路線，然后執(zhí)行操作。這個(gè)過程看似簡單，但對 AI 來說卻異常困難。

現(xiàn)有的大語言模型在處理純文本任務(wù)時(shí)已經(jīng)展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，但當(dāng)任務(wù)涉及視覺信息時(shí)，問題就復(fù)雜多了。文本信息是完整、精確的，而視覺觀察往往是部分的、有噪聲的。一個(gè)智能體通過攝像頭只能看到眼前的場景，無法直接獲知整個(gè)環(huán)境的完整狀態(tài)。這也就是所謂的“部分可觀測馬爾可夫決策過程”（Partially Observable Markov Decision Process，POMDP）——智能體必須基于不完整的觀察來推斷真實(shí)的世界狀態(tài)。

研究團(tuán)隊(duì)指出，這正是當(dāng)前 VLM 智能體的核心瓶頸。他們測試了包括 GPT-4o、Claude 4.5 Sonnet、Gemini 2.5 Pro 在內(nèi)的多個(gè)主流模型，發(fā)現(xiàn)即便是最強(qiáng)的 GPT-5，在他們設(shè)計(jì)的五項(xiàng)任務(wù)上的綜合表現(xiàn)也只有 0.75 分（滿分 1 分）。特別是在需要精確操作的機(jī)器人任務(wù)中，幾乎所有模型都在某些子任務(wù)上完全失敗。

這些任務(wù)涵蓋了經(jīng)典的推箱子和冰湖游戲、3D 環(huán)境中的導(dǎo)航、機(jī)械臂的精細(xì)操作，以及從圖像生成 SVG 代碼等多種場景，既有離散的網(wǎng)格世界，也有連續(xù)的物理空間，充分考驗(yàn)了模型的視覺理解和推理能力。

VAGEN 的核心思想是讓 AI 進(jìn)行“顯性的視覺狀態(tài)推理”。具體來說，就是在智能體生成每個(gè)動作之前，強(qiáng)制要求它完成兩個(gè)推理步驟。第一步是“狀態(tài)估計(jì)”（StateEstimation）——描述當(dāng)前看到的是什么。就像人類會說“箱子在我右邊，目標(biāo)在箱子上方”，AI 也需要用語言明確表述當(dāng)前的視覺狀態(tài)。

圖丨相關(guān)論文（來源：arXiv）

第二步是“轉(zhuǎn)換建?！保═ransitionModeling）——預(yù)測下一步會發(fā)生什么。如果我向右推，箱子會移到哪里？目標(biāo)位置會發(fā)生什么變化？這兩步結(jié)合起來，就構(gòu)成了所謂的“世界建模”（WorldModeling）。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套結(jié)構(gòu)化的輸出格式，要求 AI 在

標(biāo)簽中描述當(dāng)前狀態(tài)，在

標(biāo)簽中解釋推理過程，在

標(biāo)簽中預(yù)測未來狀態(tài)，最后在

標(biāo)簽中給出實(shí)際動作。

為了驗(yàn)證這種顯性推理的效果，研究團(tuán)隊(duì)對比了五種不同的推理策略，其中包括從完全不思考（NoThink）到自由發(fā)揮（FreeThink），再到只做狀態(tài)估計(jì)或只做轉(zhuǎn)換建模的各種組合。

結(jié)果顯示，完整的 WorldModeling 策略（同時(shí)包含狀態(tài)估計(jì)和轉(zhuǎn)換建模）在綜合性能上達(dá)到 0.76，明顯優(yōu)于自由思考的 0.67 和不思考的 0.28。有趣的是，單獨(dú)的狀態(tài)估計(jì)或轉(zhuǎn)換建模各有所長：前者在需要準(zhǔn)確理解當(dāng)前場景的導(dǎo)航任務(wù)中表現(xiàn)更好，后者則在需要精確預(yù)測的機(jī)械臂操作中更占優(yōu)勢。

（來源：arXiv）

確定了推理框架后，另一個(gè)關(guān)鍵問題是：AI 應(yīng)該用什么方式表達(dá)對視覺狀態(tài)的理解？研究團(tuán)隊(duì)探索了三種表示方式。最直觀的是自然語言描述，比如“玩家在左上角，箱子在玩家右側(cè)”。第二種是符號化表示，直接用游戲原生的符號，比如用“P”代表玩家、“X”代表箱子。第三種是結(jié)構(gòu)化格式，用 JSON 格式的字典記錄所有對象的精確坐標(biāo)。

（來源：arXiv）

實(shí)驗(yàn)結(jié)果讓人有些意外。在推箱子和冰湖游戲這類相對簡單的任務(wù)中，自然語言表現(xiàn)最好（0.61 和 0.71），而符號化和結(jié)構(gòu)化格式反而更差。研究團(tuán)隊(duì)分析認(rèn)為，這是因?yàn)?VLM 在預(yù)訓(xùn)練時(shí)接觸了大量自然語言文本，對這種表達(dá)方式更加熟悉，而對抽象符號的理解能力有限。

但在機(jī)器人操作任務(wù)中，情況完全反轉(zhuǎn)。結(jié)構(gòu)化格式的平均得分達(dá)到 0.94，優(yōu)于自然語言的 0.91。原因在于，精確的坐標(biāo)信息對于毫米級的機(jī)械臂控制至關(guān)重要，自然語言的模糊性會導(dǎo)致操作失敗。這一發(fā)現(xiàn)也說明，視覺狀態(tài)的表示方式并不是通用的，而是取決于任務(wù)特性。對于需要語義理解的通用任務(wù)，自然語言是最佳選擇；但對于高精度操作，結(jié)構(gòu)化的精確信息不可或缺。

光有推理框架還不夠，如何訓(xùn)練 AI 學(xué)會正確推理才是關(guān)鍵。VAGEN 采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）方法，通過獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制引導(dǎo)模型改進(jìn)。

傳統(tǒng)的 RL 方法通常在整個(gè)任務(wù)結(jié)束時(shí)給出一個(gè)總獎(jiǎng)勵(lì)，然后反向傳播到每個(gè)步驟。但這種方法在多輪交互的場景中效果不佳——想象一個(gè)需要執(zhí)行 10 步操作的任務(wù)，如果最后失敗了，AI 很難判斷是哪一步出了問題。VAGEN 提出了兩個(gè)機(jī)制來解決這個(gè)問題。

首先是“世界建模獎(jiǎng)勵(lì)”（WorldModeling Reward），專門評估 AI 的推理質(zhì)量。團(tuán)隊(duì)采用 LLM-as-a-Judge 的方法，讓 GPT-4.1 nano 作為裁判，評估 AI 生成的狀態(tài)描述和預(yù)測是否準(zhǔn)確。這樣，每一輪交互都能獲得即時(shí)的推理質(zhì)量反饋，而不是等到任務(wù)結(jié)束才知道對錯(cuò)。

其次是“雙層通用優(yōu)勢估計(jì)”（Bi-Level GAE）。這個(gè)機(jī)制分兩個(gè)層次計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)：先在“輪次級別”評估每一輪的整體表現(xiàn)，再在“token 級別”細(xì)化到每個(gè)生成的單詞。就像批改作文時(shí)，既要看整篇文章的結(jié)構(gòu)，也要看每個(gè)段落、每句話的表達(dá)。這種層級化的獎(jiǎng)勵(lì)分配，使得 AI 能夠更準(zhǔn)確地定位問題所在，加快學(xué)習(xí)速度。

圖丨 token 級 GAE 與雙層 GAE 框架（來源：arXiv）

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證實(shí)了這套機(jī)制的有效性。在完整的 VAGEN-Full 框架下（結(jié)合 WorldModeling Reward 和 Bi-Level GAE），僅有 30 億參數(shù)的 Qwen2.5-VL-3B 模型最終達(dá)到了 0.82 的綜合得分，不僅大幅超越未訓(xùn)練版本（0.21），甚至擊敗了參數(shù)量遠(yuǎn)大于它的 GPT-5（0.75）、Gemini 2.5 Pro（0.67）和 Claude 4.5（0.62）。

在訓(xùn)練過程中，研究團(tuán)隊(duì)觀察到一些有趣的現(xiàn)象。隨著訓(xùn)練推進(jìn)，AI 的回答逐漸從多樣化變得模板化。早期訓(xùn)練時(shí)，AI 會用各種不同的方式描述狀態(tài)，比如“我需要向右移動接近箱子，然后向上推動”或“箱子在我前方，我應(yīng)該先前進(jìn)再調(diào)整方向”。但到后期，回答變得高度統(tǒng)一，主要差異只在方向詞匯上，比如都是“我將向 X 移動，然后向 Y 移動”的固定句式。這種模板化也不完全是壞事——它反映了 AI 找到了高效的表達(dá)方式。但也引發(fā)了另一個(gè)問題：獎(jiǎng)勵(lì)黑客（reward hacking）。

部分 AI 學(xué)會了生成看似合理、實(shí)則空泛的回答來“討好”評判系統(tǒng)。例如在冰湖游戲中，有些 AI 會習(xí)慣性地回答“玩家會到達(dá)禮物的位置”，無論當(dāng)前狀態(tài)如何。這種回答在語法上正確，也提到了目標(biāo)，很容易通過 LLM 評判者的檢查，但實(shí)際上并沒有提供有價(jià)值的推理信息。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，使用 Bi-Level GAE 的模型特別容易出現(xiàn)這種行為，因?yàn)楦?xì)致的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制讓 AI 更容易找到“刷分”的捷徑。為了應(yīng)對這個(gè)問題，團(tuán)隊(duì)開發(fā)了幾種緩解策略，包括結(jié)構(gòu)化評估（要求 AI 輸出可量化的信息，用 F1 分?jǐn)?shù)評估）和重復(fù)懲罰（對高頻出現(xiàn)的答案降低獎(jiǎng)勵(lì)），這些措施在一定程度上緩解了問題。

VAGEN 為視覺 AI 智能體的訓(xùn)練開辟了新路徑，但從研究原型到實(shí)際應(yīng)用仍有距離。論文顯示，在配備 8 塊 H100 GPU 的服務(wù)器上，訓(xùn)練一個(gè)任務(wù)需要 4 到 8 小時(shí)，同時(shí)消耗約 2,300 萬到 6,000 萬個(gè) LLM 評判 token，這對商業(yè)化部署而言成本不菲。此外，當(dāng)前 VAGEN 在 5 個(gè)精心設(shè)計(jì)的環(huán)境中表現(xiàn)出色，但真實(shí)世界的視覺任務(wù)往往更加開放、不確定，泛化性還需進(jìn)一步驗(yàn)證。

參考資料：

1.https://arxiv.org/pdf/2510.16907

2.https://vagen-ai.github.io/

排版：劉雅坤