VLAs są wciąż bardzo nowe i wiele osób ma trudności zrozumieć różnicę między VLA a LLM. Oto głęboka analiza, jak te systemy AI różnią się w zakresie rozumowania, percepcji i działania. Część 1. Rozłóżmy kluczowe różnice i jak agenci AI opakowani wokół LLM różnią się od agentów operatorów, którzy używają modeli VLA: 1. Percepcja: Jak postrzegają świat Agent (LLM): Przetwarza tekst lub dane strukturalne, np. JSON, API, a czasami obrazy. To jak mózg pracujący z czystymi, abstrakcyjnymi danymi. Pomyśl o czytaniu instrukcji lub analizowaniu arkusza kalkulacyjnego. Świetnie sprawdza się w uporządkowanych środowiskach, ale jest ograniczony przez to, co mu dostarczono. Operator (VLA): Widzi surowe, rzeczywiste piksele z kamer, plus dane z czujników (np. dotyk, pozycja) i propriocepcję (samoświadomość ruchu). To jak nawigowanie po świecie za pomocą oczu i zmysłów, doskonale radzi sobie w dynamicznych, chaotycznych warunkach, takich jak interfejsy użytkownika czy przestrzenie fizyczne. 2. Działanie: Jak wchodzą w interakcje Agent: Działa, wywołując funkcje, narzędzia lub API. Wyobraź sobie to jako menedżera wysyłającego precyzyjne instrukcje, takie jak „zarezerwuj lot przez API Expedia”. To jest zamierzone, ale polega na wstępnie zbudowanych narzędziach i jasnych interfejsach. Operator: Wykonuje ciągłe, niskopoziomowe działania, takie jak poruszanie kursorem myszy, pisanie lub kontrolowanie stawów robota. To jak wykwalifikowany pracownik bezpośrednio manipulujący otoczeniem, idealny do zadań wymagających precyzji w czasie rzeczywistym. 3. Kontrola: Jak podejmują decyzje Agent: Podąża za wolną, refleksyjną pętlą: planuj, wywołaj narzędzie, oceń wynik, powtórz. Jest ograniczony przez tokeny (ograniczony przez przetwarzanie tekstu) i sieć (czekając na odpowiedzi API). To sprawia, że jest metodyczny, ale powolny w zadaniach w czasie rzeczywistym. Operator: Działa, podejmując decyzje krok po kroku w ciasnej pętli sprzężenia zwrotnego. Pomyśl o tym jak o graczu reagującym natychmiast na to, co jest na ekranie. Ta szybkość umożliwia płynne interakcje, ale wymaga solidnego przetwarzania w czasie rzeczywistym. 4. Dane do nauki: Co napędza ich trening Agent: Trenuje na ogromnych zbiorach tekstów, instrukcjach, dokumentacji lub zestawach danych RAG (Retrieval-Augmented Generation). Uczy się z książek, kodu lub FAQ, doskonale radząc sobie z rozumowaniem na podstawie wiedzy strukturalnej. Operator: Uczy się z demonstracji (np. filmów ludzi wykonujących zadania), logów teleoperacji lub sygnałów nagród. To jak nauka przez obserwację i praktykę, idealne do zadań, w których brakuje wyraźnych instrukcji. 5. Tryby awarii: Gdzie się psują Agent: Skłonny do halucynacji (wymyślanie odpowiedzi) lub kruchych długoterminowych planów, które się rozpadają, jeśli jeden krok zawiedzie. To jak strateg, który zbytnio analizuje lub źle odczytuje sytuację. Operator: Napotyka przesunięcie kowariancji (gdy dane treningowe nie odpowiadają warunkom rzeczywistym) lub kumulujące się błędy w kontroli (małe błędy narastają). To jak kierowca tracący kontrolę na nieznanej drodze. 6. Infra: Technologia stojąca za nimi Agent: Polega na podpowiedzi/routerze, aby zdecydować, które narzędzia wywołać, rejestrze narzędzi dla dostępnych funkcji oraz pamięci/RAG dla kontekstu. To modułowa konfiguracja, jak centrum dowodzenia organizujące zadania. Operator: Potrzebuje pipeline'ów do przetwarzania wideo, serwera akcji do kontroli w czasie rzeczywistym, osłony bezpieczeństwa, aby zapobiec szkodliwym działaniom, oraz bufora odtwarzania do przechowywania doświadczeń. To system wysokowydajny, zbudowany do dynamicznych środowisk. 7. Gdzie każdy błyszczy: Ich mocne strony Agent: Dominuje w przepływach pracy z czystymi API (np. automatyzacja procesów biznesowych), rozumowaniem na podstawie dokumentów (np. podsumowywanie raportów) lub generowaniem kodu. To twój wybór do uporządkowanych, wysokopoziomowych zadań. Operator: Doskonale radzi sobie w chaotycznych, pozbawionych API środowiskach, takich jak nawigowanie po nieporęcznych interfejsach użytkownika, kontrolowanie robotów lub podejmowanie zadań przypominających gry. Jeśli to wymaga interakcji w czasie rzeczywistym z nieprzewidywalnymi systemami, VLA jest królem. 8. Model mentalny: Planista + Wykonawca Pomyśl o agencie LLM jako o planista: dzieli złożone zadania na jasne, logiczne cele. Operator VLA to wykonawca, realizujący te cele poprzez bezpośrednią interakcję z pikselami lub systemami fizycznymi. Kontroler (inny system lub agent) monitoruje wyniki, aby zapewnić sukces. $CODEC