随着人工智能的迅猛发展，尤其是在大型推理模型领域，如 OpenAI 的 o3，研究者们正在努力让这些模型具备更强的智能体能力。这种能力不仅仅局限于文本处理，更扩展到了图像理解与操作。近日，来自上海交通大学、上海人工智能实验室、香港中文大学和武汉大学的研究团队推出了一种名为 Visual-ARFT（视觉智能体强化微调）的新方法，旨在提升视觉语言模型的多模态智能体能力，使其能够更灵活地执行复杂任务。
Visual-ARFT 的核心在于赋予模型 “工具智能体” 的能力。这意味着，模型不仅能够分析和理解图像，还能主动调用外部工具进行搜索或编写代码。这一能力使得模型在面对复杂的多模态问题时，能够自主拆解任务、规划步骤，并完成任务。例如，它可以在分析图像信息后，通过搜索引擎查找所需信息，或者生成 Python 代码处理图像，完成视觉问答。
为了评估 Visual-ARFT 的有效性，研究团队构建了一个新的评测基准 MAT-Bench（多模态智能体工具基准）。该基准包含多个复杂的多跳视觉问答任务，能够准确评估模型在工具调用与多模态推理方面的能力。测试结果显示，使用 Visual-ARFT 方法的模型在多个子任务中均表现优异，超越了 GPT-4o 等先进模型，展现出显著的潜力。
值得一提的是，Visual-ARFT 采用了一种基于强化微调的训练策略，通过简单而高效的奖励机制，驱动模型自主探索如何使用工具，并形成完整的推理过程。研究团队在训练中使用了少量的数据，但却成功提升了模型的多模态智能体能力。
未来，Visual-ARFT 不仅将为智能体能力的发展开辟新路径，还可能在图像处理、智能搜索等多个领域产生深远影响。随着技术的不断进步，我们期待看到更多智能体在复杂场景中的表现，进而推动人工智能的边界不断拓展。
项目地址：https://github.com/Liuziyu77/Visual-RFT/tree/main/Visual-ARFT
