是的，CNN的掩码可视化是理解PPO动作意图的“X光片”。确认智能体是否在看正确的地方（比如看路而不是看UI）。结合环境常识，从关注点反推动作（看到左边有奖励 -> 动作是左转）。如果动作错误，看可视化能帮你发现是CNN看错了（特征提取错误）还是PPO算错了（策略错误）。如果你想具体实现这种可视化，可以使用Grad-CAM技术，将热力图叠加在原始游戏画面上，然后运行训练好的PPO模型，观察每一帧的

RNN 像一个有“方向感”的探险家，靠经验走出第一步；Transformer 像一个“上帝视角”的规划师，但需要看到足够信息才能决策。如果你站在迷雾中的岔路口——RNN 更可能带你活下来。如果你愿意分享具体导航任务（网格大小？观测范围？是否动态？），我可以给出更定制的建议！场景 2️⃣：全观测 + 已知地图（如 A 路径规划、棋盘导航）* 智能体一开始就能看到整个地图 第一步需要直接选出最优方向（

我做mod需要这个区域感知，因为要标头发，制作3d模型和具身智能思路差不多

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yxf203/Awesome-Efficient-Agents: 关于效率引导的 LLM 代理的综述和论文列表（记忆、工具学习、规划）。 --- yxf203/Awesome-Efficient-Agents: Survey and paper list on efficiency-guided LLM agents (memory, tool learning, planning).

这是一个运行在本地的语义搜索引擎 + 知识库问答 API 服务，能根据用户提问从“记忆库.txt”中找出最相关的段落，并通过横线分隔管理知识片段。这是一套轻量级本地知识库语义检索引擎，专为中文设计，支持热更新、日志记录、GPU加速，适用于构建带有“记忆能力”的对话机器人、个人AI助理、游戏NPC记忆系统等。你可以把它理解为：🔹 “我的AI大脑的记忆模块”🔹 “让AI记得你说过啥的小助手”步骤干

CAD-MLLM。

【代码】mcp调用tool基本代码。

Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct 提取图片数据很好用。