全能智能体终极指南：一文掌握EgoAgent，从入门到

一、导读

在计算机视觉领域，如何构建一个能够像人类一样从第一人称视角感知环境、预测未来并执行动作的智能体（Agent），仍是一个基础性难题。现有方法通常将感知、预测与行动任务分别建模，忽略了它们之间的内在联系，限制了智能体在真实世界中的综合理解与交互能力。

受人类通过感知-行动循环学习的启发，本文提出了一种统一的第一人称智能体模型——EgoAgent，旨在同时学习环境表示、未来状态预测与三维动作生成。

本文提出了一种联合嵌入-动作-预测（Joint Embedding-Action-Prediction, JEAP）架构，通过交错建模状态与动作序列，并结合时间不对称的预测器-观察器分支，实现了三个任务的协同优化。

实验表明，EgoAgent 在图像分类、未来状态预测与三维人体运动预测等任务中均显著优于现有方法，例如在 ImageNet-1K 分类任务中提升 1.32%，在未来状态预测任务中提升超过 16%，验证了其统一建模的有效性。

二、论文基本信息

• 论文标题：EgoAgent: A Joint Predictive Agent Model in Egocentric Worlds
• 作者与单位：Lu Chen（浙江大学）、Yizhou Wang（香港中文大学）、Shixiang Tang（香港中文大学）、Qianhong Ma（上海交通大学）、Tong He（上海人工智能实验室）等
• 会议/期刊来源：ICCV 2025
• 论文链接：https://github.com/zju3dv/EgoAgent

三、研究背景与相关工作

当前，视觉表示学习、世界模型与动作预测等领域的研究多独立进行。视觉表示学习方法（如 DINO、R3M）通过自监督学习从图像或视频中提取高层语义特征；世界模型（如 GAIA-1、JEPA）则关注环境状态在动作影响下的动态演变；动作预测方法（如 siMLPe、HumanMAC）则基于历史动作序列预测未来人体运动。

然而，认知科学中的“共同编码理论”指出，感知与行动在人类认知中密不可分，共享同一表示空间。现有方法未能有效建模三者之间的因果与时序依赖，限制了智能体在真实环境中的综合能力。

本文在已有研究基础上，首次提出将表示学习、状态预测与动作生成统一于一个模型中，通过引入交错序列建模与时间不对称的预测-观察机制，实现了三者之间的联合学习与相互增强。

四、主要贡献与创新

1. 提出首个能够在统一表示空间中同时学习第一人称观察表示、预测未来状态并生成三维动作的智能体模型 EgoAgent。
2. 设计了联合嵌入-动作-预测（JEAP）架构，通过交错的状态-动作序列与时间不对称的预测器-观察器分支，显式建模感知与行动之间的因果依赖关系。
3. 在多个任务上验证了模型的优越性，包括在 ImageNet-1K 分类任务中提升 1.32%，在未来状态预测任务中提升 16% 以上，在三维人体运动预测任务中降低 MPJPE 误差 0.82 cm。
4. 通过消融实验验证了联合学习对三个任务的相互促进作用，并指出在高层次语义特征空间中训练模型优于基于像素重建的潜在空间。

五、研究方法与原理

EgoAgent 的核心思路是将第一人称观察与三维动作编码为交错序列，通过因果注意力机制联合预测未来状态与动作。

模型将输入的第一人称视频帧 与三维人体动作 分别编码为图像令牌 与动作令牌 ，并插入可学习的动作查询令牌 与状态查询令牌 ，构成如下交错序列：

通过因果注意力机制， 聚合所有之前的图像与动作令牌以预测当前动作 ， 则进一步结合当前动作以预测下一状态 。预测器与观察器分支采用时间不对称结构，观察器仅处理图像输入，提供目标状态 作为预测器的监督信号。状态预测损失采用 DINO 损失函数：

动作预测损失采用 L1 损失：

此外，引入自监督表示损失 以增强表示学习能力。总损失为三者加权和：

六、实验设计与结果分析

4.1 实验设置

模型在 WalkingTours（WT）与 Ego-Exo4D 两个第一人称数据集上训练，分别包含约 150 万帧图像与 221.26 小时视频及 3D 动作标注。评估任务包括世界状态预测（Top1 准确率与 mAP）、三维人体运动预测（MPJPE 与 MPJVE）与视觉表示（ImageNet 分类准确率）。

4.2 世界状态预测

EgoAgent 在 Ego-Exo4D 数据集上的世界状态预测任务中，Top1 准确率达到 46.43%，mAP 达到 61.96%，显著优于 DoRA（+16.28% Top1）等基线方法。实验表明，模型能够有效预测由动作引起的未来状态变化，而非仅依赖当前语义相似性。

4.3 三维人体运动预测

在 30 fps 预测任务中，EgoAgent-1B 的 MPJPE 为 12.51 cm，优于 siMLPe（13.33 cm）与 HumanMAC（19.21 cm）。模型在遮挡情况下仍能准确预测不可见关节位置，显示出对动作上下文的理解能力。

4.4 视觉表示

在 ImageNet-1K 图像分类任务中，EgoAgent-1B 达到 35.84% Top1 准确率，优于 DoRA（34.52%）。在 TriFinger 机器人操作任务中，EgoAgent 在“移动方块”任务中成功率提升 3.9%，表明其表示能力可迁移至具身控制任务。

4.5 消融实验

消融实验表明，移除任一任务（表示、预测或动作）均会导致其他任务性能下降。例如，移除表示损失 会使状态预测 Top1 准确率下降 11.87%。此外，使用 VQGAN 的像素级潜在空间训练模型会严重损害表示与预测能力，验证了高层次语义特征空间的有效性。

七、论文结论与评价

EgoAgent 通过统一建模第一人称视角下的表示学习、状态预测与动作生成，显著提升了智能体在复杂环境中的综合理解与交互能力。其在多个任务上的优越表现验证了联合学习的有效性，尤其是在状态预测与动作生成任务中展现出对因果关系的建模能力。

该方法对机器人、增强现实与虚拟人等实际应用具有重要价值。然而，模型尚未引入长时记忆机制，对长期依赖任务的支持有限；此外，手部精细动作的建模仍有提升空间。未来可考虑引入时序记忆模块与多尺度动作表示，进一步提升模型在长序列与精细化操作任务中的表现。

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