论文页面 - 智能体计算机图形学进展

来源：https://huggingface.co/papers/2611.01860 作者：

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摘要

本报告提出了面向大语言模型驱动的智能体计算机图形学的统一分类体系和文献系统，分析了人类与智能体协作以及长时程规划方面的趋势与开放挑战\。

计算机图形学建立在代码之上\。大语言模型 (LLM) 智能体如今能够生成图形代码，并通过各种反馈对其进行迭代改进\。这种能力为计算机图形学一种潜在的新范式打开了大门，图形算法越来越多地围绕智能体系统 (https://huggingface.co/papers?q=agentic%20systems)构建，以自动完成日益复杂的任务\。过去几年中，智能体图形学研究在多种任务中迅速扩展\。这种快速增长使人工文献综述越来越难以跟上新进展\。与此同时，不同任务中往往使用不同术语来描述相似的思想，这进一步增加了系统性理解该领域的难度\。本报告通过两项贡献应对这些挑战\。首先，我们引入了一个统一分类体系，用于刻画各类计算机图形学任务中的智能体系统 (https://huggingface.co/papers?q=agentic%20systems)\。其次，我们开发了一个智能体文献系统，可协助人类研究人员大规模分析现有和新发表的论文\。基于这些贡献，我们分析了新兴研究趋势，并讨论了以下方面的开放挑战：在图形学任务中协调智能体和工具、设计支持人类与智能体协作的界面和表示、维持长时程规划与迭代改进，以及可靠地评估交互式图形系统\。

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