VIKI-R: Coordinating Embodied Multi-Agent Cooperation via Reinforcement Learning

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"다양한 로봇들이 서로 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 모습을 구현할 수 있을까?"

 

VIKI-R는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 비전-언어 모델(VLM)들이 대부분 다양한 구현 유형을 지원하는 데 한계에 초점을 맞춘 것과는 달리, VIKI-R는 강화 학습을 통한 다중 에이전트 협력을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기술적 진보" 수준을 넘어서, 비전-언어 모델의 미세 조정 안에서 사용자의 협력 패턴의 조합에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 다양한 로봇들이 서로 다른 시각적 입력을 통해 협력하는 방식은 혁신적입니다. 이제 진짜로 '로봇 팀워크의 시대'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – VIKI-R의 핵심 아이디어

 

VIKI-R가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "VIKI-Bench"입니다. VIKI-Bench는 구현된 다중 에이전트 협력을 위한 첫 번째 계층적 벤치마크로, 에이전트 활성화, 작업 계획, 경로 인식의 세 가지 구조화된 수준을 포함합니다.

 

이러한 구조화된 감독 신호는 실제로 강화 학습으로 구현되며, 이를 통해 다양한 로봇 구현을 지원하는 게 VIKI-R의 강점입니다.

 

이 모델은 총 두 단계의 학습 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 사전 학습된 VLM 미세 조정 – 체인-오브-생각 주석 데모를 사용하여 비전-언어 모델을 미세 조정합니다.
• 강화 학습 – 다중 수준의 보상 신호 하에서 강화 학습을 수행하여 협력 패턴을 학습합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

VIKI-R의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. VIKI-Bench
이는 구현된 다중 에이전트 협력을 위한 계층적 벤치마크입니다. 기존의 단일 에이전트 중심 접근 방식과 달리, 다양한 로봇 구현을 지원하여 협력의 다양성을 달성했습니다. 특히 다중 시각적 관찰을 통해 시각적 추론 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 체인-오브-생각 주석
이 기술의 핵심은 비전-언어 모델의 미세 조정에 있습니다. 이를 위해 체인-오브-생각 주석 데모를 도입했으며, 이는 협력 패턴의 조합으로 이어졌습니다. 강화 학습을 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 강화 학습을 통한 협력 패턴 학습
마지막으로 주목할 만한 점은 강화 학습을 통한 협력 패턴 학습입니다. 다중 수준의 보상 신호를 바탕으로, 이질적인 에이전트 간의 협력 패턴을 학습했습니다. 이는 특히 복잡한 환경에서 효율적인 협력을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

VIKI-R의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 에이전트 활성화에 대한 성능
구체적인 실험 설정과 조건에서 진행된 평가에서 높은 활성화 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 방법들과 비교했을 때 향상된 활성화 성능을 보여줍니다. 특히 다양한 로봇 구현에서의 성능이 인상적입니다.

 

2. 작업 계획에서의 결과
작업 계획 실험 환경과 조건에서는 효율적인 계획 수립을 기록했습니다. 이전의 접근 방식들과 비교하여 향상된 계획 효율성을 보여주었으며, 특히 복잡한 작업에서 강점을 보였습니다.

 

3. 경로 인식에서의 평가
실제 경로 인식 환경에서 진행된 테스트에서는 정확한 경로 인식을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 VIKI-R가 다중 에이전트 협력을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 협력 패턴의 조합은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

VIKI-R는 VIKI-Bench라는 첨단 벤치마크에서 각각 우수한 성능을 기록했습니다. 이는 기존 모델 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 로봇 협력 시나리오에서 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 환경에서의 완벽한 협력" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

VIKI-R는 단지 새로운 모델이 아니라, "다중 에이전트 협력의 새로운 방향성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 협력 가능성, 예를 들면 자율 주행 차량 협력, 산업용 로봇 협력까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 자율 주행: 자율 주행 차량 간의 협력 및 경로 최적화
• 산업 자동화: 공장 내 로봇 간의 협력 작업
• 재난 대응: 다양한 로봇이 협력하여 재난 현장에서 구조 작업 수행

이러한 미래가 VIKI-R로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

VIKI-R에 입문하려면, 기본적인 비전-언어 모델 이해와 강화 학습 지식에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 튜닝 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

VIKI-R는 단순한 기술적 진보를 넘어, 다중 에이전트 협력의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 산업 및 사회의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, VIKI-R는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

VLN-R1: Vision-Language Navigation via Reinforcement Fine-Tuning
- 논문 설명: 비전-언어 내비게이션(VLN)은 구현된 인공지능에서 핵심 과제로, 에이전트가 자연어 지시를 사용하여 실제 환경을 탐색해야 합니다.
- 저자: Zhangyang Qi, Zhixiong Zhang, Yizhou Yu, Jiaqi Wang, Hengshuang Zhao
- 발행일: 2025-06-20
- PDF: 링크

SDDiff: Boost Radar Perception via Spatial-Doppler Diffusion
- 논문 설명: 점군 추출(PCE)과 자차 속도 추정(EVE)은 3D 레이더 인식에서 주목받고 있는 핵심 기능입니다.
- 저자: Shengpeng Wang, Xin Luo, Yulong Xie, Wei Wang
- 발행일: 2025-06-20
- PDF: 링크

Human2LocoMan: Learning Versatile Quadrupedal Manipulation with Human Pretraining
- 논문 설명: 사족보행 로봇은 복잡한 환경에서 인상적인 이동 능력을 보여주었지만, 이들에게 자율적이고 다재다능한 조작 기술을 확장 가능한 방식으로 장착하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
- 저자: Yaru Niu, Yunzhe Zhang, Mingyang Yu, Changyi Lin, Chenhao Li, Yikai Wang, Yuxiang Yang, Wenhao Yu, Tingnan Zhang, Bingqing Chen, Jonathan Francis, Zhenzhen Li, Jie Tan, Ding Zhao
- 발행일: 2025-06-19
- PDF: 링크