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计算机科学 > 多智能体系统

arXiv:2601.05016 (cs)
[提交于 2026年1月8日 ]

标题: 从想法到共同创造:一种用于代理增强三维建模的规划者-执行者-评论家框架

标题: From Idea to Co-Creation: A Planner-Actor-Critic Framework for Agent Augmented 3D Modeling

Authors:Jin Gao, Saichandu Juluri
摘要: 我们提出了一种框架,通过多智能体自我反思和人工监督,将Actor-Critic架构扩展到创造性的3D建模。 现有的方法依赖于单提示代理,这些代理通过Blender MCP等工具直接执行建模命令,而我们的方法引入了Planner-Actor-Critic架构。 在此设计中,Planner协调建模步骤,Actor执行这些步骤,Critic提供迭代反馈,而人类用户在整个过程中担任监督者和顾问。 通过单提示建模与我们反思性多智能体方法的系统比较,我们在各种3D建模场景中展示了几何准确性、审美质量和任务完成率的提升。 我们的评估显示,结合人类监督输入的批评引导反思,相比直接的单提示执行,减少了建模错误,并提高了结果的复杂性和质量。 这项工作表明,当通过人工监督和顾问指导进行增强时,结构化的智能体自我反思能够生成更高质量的3D模型,同时通过实时Blender同步保持高效的流程集成。
摘要: We present a framework that extends the Actor-Critic architecture to creative 3D modeling through multi-agent self-reflection and human-in-the-loop supervision. While existing approaches rely on single-prompt agents that directly execute modeling commands via tools like Blender MCP, our approach introduces a Planner-Actor-Critic architecture. In this design, the Planner coordinates modeling steps, the Actor executes them, and the Critic provides iterative feedback, while human users act as supervisors and advisors throughout the process. Through systematic comparison between single-prompt modeling and our reflective multi-agent approach, we demonstrate improvements in geometric accuracy, aesthetic quality, and task completion rates across diverse 3D modeling scenarios. Our evaluation reveals that critic-guided reflection, combined with human supervisory input, reduces modeling errors and increases complexity and quality of the result compared to direct single-prompt execution. This work establishes that structured agent self-reflection, when augmented by human oversight and advisory guidance, produces higher-quality 3D models while maintaining efficient workflow integration through real-time Blender synchronization.
主题: 多智能体系统 (cs.MA) ; 人工智能 (cs.AI); 图形学 (cs.GR); 人机交互 (cs.HC)
引用方式: arXiv:2601.05016 [cs.MA]
  (或者 arXiv:2601.05016v1 [cs.MA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.05016
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Jin Gao [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2026 年 1 月 8 日 15:18:12 UTC (24,223 KB)
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