具身智能体是能够通过物理或虚拟身体与其环境进行交互的人工智能系统。与孤立处理数据的传统 AI 模型不同，这些智能体利用传感器（例如，摄像头、麦克风）和执行器（例如，电机、扬声器）在特定环境中感知和行动。它们的设计集成了感知、决策和行动，使它们能够在动态的现实世界环境中执行任务。例如，在房间里导航的机器人或在视频游戏中协助用户的虚拟角色都属于具身智能体。它们的“具身性”使其与纯软件 AI 不同，因为它们的有效性取决于与周围环境的物理或模拟交互。
具身 AI 的一个关键应用领域是机器人技术，智能体必须处理感官输入来执行诸如物体操纵或导航之类的任务。例如，自主无人机使用摄像头和激光雷达来绘制地形图并避开障碍物。类似地，仓库机器人依赖计算机视觉来高效地分拣和搬运包裹。在虚拟环境中，具身智能体可能以增强现实 (AR) 应用中的头像形式出现，响应用户的姿势或语音命令。这些例子突出了实时反馈循环的重要性：智能体根据环境变化不断调整其行动。开发此类系统的开发者经常面临诸如降低延迟、传感器融合以及确保在不可预测条件下的鲁棒性等挑战。
从技术角度来看，构建具身 AI 智能体需要结合多个学科，包括计算机视觉、强化学习和控制系统。像 OpenAI 的 Gym 或 NVIDIA 的 Isaac Sim 这样的框架提供了仿真环境，用于在虚拟设置中训练智能体，然后再进行物理部署。例如，自动驾驶汽车 AI 可能首先在模拟城市中学习交通规则，然后再在真实道路上进行测试。诸如 ROS（机器人操作系统）之类的工具简化了传感器和执行器的集成，而 PyTorch 等机器学习库则支持训练模型来解释感官数据。开发者还必须考虑能效和硬件限制，特别是对于电池供电设备。通过专注于模块化设计和迭代测试，团队可以创建适应各种场景的智能体，从工业自动化到交互式客户服务平台。