《Awesone-Embodied-Agent-with-LLMs 项目安装与配置指南》

《Awesone-Embodied-Agent-with-LLMs 项目安装与配置指南》

Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs This is a curated list of "Embodied AI or robot with Large Language Models" research. Watch this repository for the latest updates! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs

1. 项目基础介绍

本项目是一个关于"Embodied AI 或机器人与大型语言模型（LLMs）"研究的精选列表。它涵盖了使用视觉语言模型（VLMs）和大型语言模型（LLMs）的机器人或智能体领域的研究成果。该项目的目标是提供一个资源库，方便研究人员和开发者跟踪最新的研究进展，并促进相关领域的交流与合作。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 大型语言模型（LLMs）：本项目涉及到的智能体均基于大型语言模型，这些模型能够处理和理解自然语言，为智能体提供决策支持。
• 视觉语言模型（VLMs）：结合视觉处理能力，使得智能体能够理解图像和视频信息，与语言任务相结合。
• 强化学习（RL）：用于训练智能体，使其能够通过与环境的交互学习最佳行为策略。
• 机器人仿真平台：如Gym、MuJoCo等，用于模拟智能体的行为，并在虚拟环境中进行测试。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• git（用于克隆项目）

详细安装步骤

1. 克隆项目到本地

   打开命令行界面，执行以下命令：

   git clone https://github.com/zchoi/Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs.git
   cd Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs
   

2. 安装依赖

   在项目目录中，使用以下命令安装所需的Python包：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果您使用的是虚拟环境，请确保在正确的环境中运行上述命令。

3. 运行示例

   安装完依赖后，可以通过以下命令运行项目中的示例代码：

   python example_script.py
   

   请替换 example_script.py 为实际的示例脚本文件名。

以上步骤为基本的安装和配置过程，具体的开发和使用可能还需要根据项目文档进行更多设置。请确保阅读项目中的 README.md 文件，以获取更多详细信息和指南。

Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs This is a curated list of "Embodied AI or robot with Large Language Models" research. Watch this repository for the latest updates! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs