迈向通用具身智能：整合大模型、知识库与推理能力构建下一代AI智能体

近日，arXiv平台发布了一篇关于通用具身智能（GEI）发展的综述论文。研究指出，大语言模型（LLMs）、结构化知识库（KBs）与推理能力（RA）的融合，为构建下一代能够适应复杂动态环境的AI智能体提供了可行路径。

论文系统回顾了以LLM为核心的智能系统演进历程，重点探讨了其与知识表示、逻辑推理及物理具身化的整合方式。作者分析了LLM的架构设计、预训练方法及推理机制，并研究了其与外部知识源、结构化推理框架的交互模式。同时，论文还考察了智能体在物理环境中学习与行动的具身智能（EI）范式。

为整合上述维度，研究团队提出了一个概念性框架，用以阐释LLMs、KBs、RA与具身化之间的协同关系。该框架主要作为感知、推理与行动的指导模型，而非具体的工程架构。为实现通用具身智能，论文指出了五大关键挑战：高效的LLM部署、闭环知识整合、符号-神经混合推理、感知-行动基础构建以及持续学习能力。

这项综述为开发具备多模态感知、能在复杂场景中自主运作的自适应智能体提供了系统的技术路线图，对推动具身智能从理论走向实际应用具有重要参考价值。