VAGEN

用世界模型做多轮强化学习，训练会看会动的 VLM 智能体

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 63 🐛 待处理 9 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 518
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用

项目预览

VAGEN 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队mll-lab-nu
官网地址https://vagen-ai.github.io
GitHubhttps://github.com/mll-lab-nu/VAGEN
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,embodied-ai,multi-turn-reinforcement-learning,neurips-2025,reinforcement-learning,rl-for-vision,vision-language-model,vision-language-models,vlm-agent,vlm-agents,world-model,world-models
GitHub 星标★ 518
上线时间2025-03-04 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积43.9 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-11-03
浏览次数0

项目介绍

VAGEN 是一个面向多轮视觉语言模型（VLM）智能体的世界模型强化学习框架，论文成果被 NeurIPS 2025 收录。它要解决的问题是：现有 VLM 智能体训练多依赖单轮监督或离线数据，缺少在多轮交互中通过强化学习持续优化决策的能力。VAGEN 把世界模型与强化学习结合，让智能体在模拟环境中进行多轮视觉交互，依据环境反馈更新策略，从而提升长程任务中的规划与执行表现。核心能力包括：支持多轮强化学习训练流程、面向视觉语言模型的动作与观测建模、世界模型驱动的环境模拟、以及可复用的智能体训练与评测管线。项目以 Python 实现，定位为研究型框架，适合具身智能、视觉决策、多轮对话式智能体等方向的研究者做算法实验与基线对比。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-03 · 当前星标 ★ 518

核心亮点

  • 将世界模型与多轮强化学习结合，为 VLM 智能体提供可交互的训练环境，而非只做单轮监督微调
  • 背靠 NeurIPS 2025 论文，方法有学术依据，便于复现与做基线对比
  • 面向视觉语言模型设计，覆盖具身智能、多轮决策等研究场景，扩展性较好

不足之处

  • 早期项目，星标约 500，生态与第三方集成尚不成熟
  • 研究型框架，工程化封装与开箱即用的部署支持有限
  • 文档与社区规模待观察，问题响应和教程丰富度可能不足

适用场景

  • 研究多轮视觉语言智能体的强化学习算法
  • 具身智能任务中的视觉决策策略训练与评测
  • 作为论文复现与基线对比的实验框架

替代项目

OpenRLHF、verl、LLaMA-Factory

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