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...