I VLA sono ancora molto nuovi e molte persone trovano difficile comprendere la differenza tra VLA e LLM. Ecco un'analisi approfondita su come questi sistemi AI differiscono in ragionamento, percezione e azione. Parte 1. Analizziamo le principali distinzioni e come gli agenti AI avvolti attorno a un LLM differiscano dagli agenti operativi che utilizzano modelli VLA: 1. Percezione: Come percepiscono il mondo Agente (LLM): Elabora testo o dati strutturati, ad esempio JSON, API e a volte immagini. È come un cervello che lavora con input puliti e astratti. Pensa a leggere un manuale o analizzare un foglio di calcolo. Ottimo per ambienti strutturati ma limitato da ciò che gli viene fornito. Operatore (VLA): Vede pixel grezzi e in tempo reale dalle telecamere, oltre ai dati dei sensori (ad es., tatto, posizione) e alla propriocezione (consapevolezza del movimento). È come navigare nel mondo con occhi e sensi, prosperando in ambienti dinamici e disordinati come interfacce utente o spazi fisici. 2. Azione: Come interagiscono Agente: Agisce chiamando funzioni, strumenti o API. Immaginalo come un manager che invia istruzioni precise come "prenota un volo tramite l'API di Expedia." È deliberato ma si basa su strumenti predefiniti e interfacce chiare. Operatore: Esegue azioni continue e a basso livello, come muovere un cursore del mouse, digitare o controllare le articolazioni di un robot. È come un lavoratore esperto che manipola direttamente l'ambiente, ideale per compiti che richiedono precisione in tempo reale. 3. Controllo: Come prendono decisioni Agente: Segue un ciclo lento e riflessivo: pianifica, chiama uno strumento, valuta il risultato, ripete. È vincolato ai token (limitato dall'elaborazione del testo) e vincolato alla rete (in attesa delle risposte API). Questo lo rende metodico ma lento per compiti in tempo reale. Operatore: Opera, prendendo decisioni passo dopo passo in un ciclo di feedback stretto. Pensa a un videogiocatore che reagisce istantaneamente a ciò che appare sullo schermo. Questa velocità consente un'interazione fluida ma richiede un'elaborazione robusta in tempo reale. 4. Dati per apprendere: Cosa alimenta il loro addestramento Agente: Addestrato su vasti corpora di testo, istruzioni, documentazione o set di dati RAG (Generazione Aumentata da Recupero). Impara da libri, codice o FAQ, eccellendo nel ragionamento su conoscenze strutturate. Operatore: Impara da dimostrazioni (ad es., video di umani che eseguono compiti), registri di teleoperazione o segnali di ricompensa. È come imparare guardando e praticando, perfetto per compiti in cui le istruzioni esplicite sono scarse. 5. Modi di fallimento: Dove si rompono Agente: Incline all'allucinazione (inventare risposte) o a piani a lungo termine fragili che si rompono se un passo fallisce. È come un stratega che riflette troppo o interpreta male la situazione. Operatore: Affronta il cambiamento di covariate (quando i dati di addestramento non corrispondono alle condizioni del mondo reale) o errori composti nel controllo (piccoli errori che si accumulano). È come un guidatore che perde il controllo su una strada sconosciuta. 6. Infrastruttura: La tecnologia dietro di loro Agente: Si basa su un prompt/router per decidere quali strumenti chiamare, un registro degli strumenti per le funzioni disponibili e memoria/RAG per il contesto. È un setup modulare, come un centro di comando che orchestra i compiti. Operatore: Ha bisogno di pipeline di ingestione video, un server di azione per il controllo in tempo reale, uno scudo di sicurezza per prevenire azioni dannose e un buffer di riproduzione per memorizzare le esperienze. È un sistema ad alte prestazioni costruito per ambienti dinamici. 7. Dove brillano: I loro punti di forza Agente: Domina nei flussi di lavoro con API pulite (ad es., automazione dei processi aziendali), ragionamento su documenti (ad es., riassumere rapporti) o generazione di codice. È il tuo punto di riferimento per compiti strutturati e di alto livello. Operatore: Eccelle in ambienti disordinati, privi di API, come navigare in interfacce utente ingombranti, controllare robot o affrontare compiti simili a giochi. Se comporta interazione in tempo reale con sistemi imprevedibili, il VLA è il re. 8. Modello mentale: Pianificatore + Esecutore Pensa all'Agente LLM come al pianificatore: scompone compiti complessi in obiettivi chiari e logici. L'Operatore VLA è l'esecutore, che realizza quegli obiettivi interagendo direttamente con pixel o sistemi fisici. Un controllore (un altro sistema o agente) monitora i risultati per garantire il successo. $CODEC