SuperNav: An Agentic Navigation System for Any Task in Any Scene
SuperNav：面向任意任务与场景的智能体导航系统
🧭 Agent 具身导航系统
Zhejiang University · Shenzhen University · Causa Robotics
提出无需导航微调、以工具解耦决策与执行的 MLLM 智能体导航系统，实现任务与场景泛化
📌 工作参考价值（4 点）
- 架构上解耦决策大脑与执行工具：不针对导航任务微调 MLLM，而是通过 agent harness 调用工具，保留通用推理与场景理解能力。对应推荐系统可将 LLM 作为 planner，将召回/排序作为工具，避免微调导致通用知识遗忘。
- 用 visual-point interface 让模型直接在图像上指定目标坐标，而非生成文本描述位置。在多模态推荐或广告素材分析中，可让模型在商品图/场景图中 point 出兴趣区域，作为 grounding 信号辅助推荐解释或素材优选。
- 引入 Navigation Skills 和任务进度管理：显式维护任务状态与目标进度，并在执行反馈后允许模型 revise 决策。在电商 Agent 长链路任务（如导购、多轮商品比较）中，可设计 checkpoint 状态和重规划机制，提升任务成功率。
- 工具与技能抽象：将底层运动封装为可调用的技能，模型只需高层决策。在电商 Agent 中可将搜索、筛选、加购等操作封装为工具，降低模型输出复杂度，提高动作可靠性。