Octopus
Octopus是一款基于环境反馈的视觉语言编程工具，核心定位是为AI代理任务处理提供从目标解析到代码生成的全流程支持
Octopus是一款基于环境反馈的视觉语言编程工具，核心定位是为AI代理任务处理提供从目标解析到代码生成的全流程支持。其核心功能包括多模态任务目标解析，可同时理解视觉输入与文本指令的需求；复杂动作序列规划，能为不同场景下的任务生成可落地的执行步骤；可执行代码自动生成，将规划好的动作序列直接转化为可运行的代码。该工具面向AI研究人员、智能体开发人员、游戏AI开发者等群体，可应用于模拟器日常任务处理、复杂游戏交互开发、智能体决策模型训练、多模态AI系统研发等多个场景。
- 适用对象
- AI多模态研究人员（视觉语言模型研发场景）
- 主要功能
- 多模态任务解析、动作序列规划
- 计费方式
- 免费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（139 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
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分类内排名
#92 / 128
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近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Octopus是什么，怎么使用？
约 4 分钟Octopus是一款基于环境反馈的视觉语言编程工具，核心定位是为AI代理任务处理提供从目标解析到代码生成的全流程支持。其核心功能包括多模态任务目标解析，可同时理解视觉输入与文本指令的需求；复杂动作序列规划，能为不同场景下的任务生成可落地的执行步骤；可执行代码自动生成，将规划好的动作序列直接转化为可运行的代码。该工具面向AI研究人员、智能体开发人员、游戏AI开发者等群体，可应用于模拟器日常任务处理、复杂游戏交互开发、智能体决策模型训练、多模态AI系统研发等多个场景。
主要功能
- 多模态任务解析：支持同时输入视觉内容与文本任务指令，系统会先对视觉信息进行特征提取，识别其中的场景元素、对象状态等信息，再结合文本描述的目标需求，完成任务目标的整合解析，输出结构化的任务理解结果，帮助用户快速明确代理需要完成的核心需求，减少人工拆解任务的工作量。
- 动作序列规划：在完成任务目标解析后，系统会结合当前环境的约束条件，按照任务优先级、执行逻辑逐步生成多步动作序列，每一步动作都标注对应的执行条件与预期效果，用户可直接查看完整的规划路径，也可根据实际需求对动作序列进行调整，适配不同场景的任务执行要求。
- 可执行代码生成：基于生成的动作序列，系统会自动匹配对应环境的代码语法规范，将每一步动作转化为可直接运行的代码片段，最终整合为完整的可执行代码包，用户无需手动编写基础逻辑代码，可直接将生成的代码导入对应运行环境进行测试，提升开发效率。
- OctoVerse实验环境：内置OctoVerse模拟实验环境，包含日常琐事场景、复杂游戏交互场景等多类测试场景，用户可直接在该环境中测试代理的任务执行效果，也可自定义添加场景元素与任务规则，满足不同方向的实验测试需求，无需额外搭建模拟环境。
- RLEF训练支持：支持强化学习与环境反馈（RLEF）的训练方案，系统会自动收集代理在环境中执行任务的反馈数据，包括动作完成度、目标达成情况等，将这些数据纳入训练集，对模型进行迭代优化，逐步提升代理的决策准确性与任务完成效果。
- 训练数据生成：借助GPT-4控制探索代理在环境中执行任务，自动生成包含动作蓝图与对应可执行代码的训练数据，用户可直接使用这些生成的数据进行模型训练，也可对生成的数据进行筛选、标注，构建符合自身需求的自定义训练数据集。
怎么使用
- 访问Octopus官网，在首页查看工具的核心功能介绍与开源资源说明，找到项目仓库的下载入口，根据自己的系统环境下载对应的安装包与依赖文件，完成基础部署。
- 进入OctoVerse实验环境配置界面，根据自己的测试需求选择对应的场景模板，也可自定义添加场景对象、任务规则与环境约束参数，完成实验场景的搭建。
- 上传需要处理的视觉输入文件，同时输入文本形式的任务目标指令，提交后等待系统完成多模态任务解析，查看输出的结构化任务理解结果，确认是否符合需求。
- 查看系统生成的动作序列规划，可根据实际需求调整动作顺序与执行条件，确认后触发代码生成功能，下载生成的完整可执行代码包，导入实验环境中进行测试。
- 开启RLEF训练功能，系统会自动收集代理执行任务的环境反馈数据，对模型进行迭代优化，也可导出训练过程中生成的动作蓝图与代码数据，用于其他模型的训练。
适合什么人群
- AI多模态研究人员（视觉语言模型研发场景）
- 智能体开发工程师（通用代理开发场景）
- 游戏AI开发者（游戏交互代理研发场景）
- 强化学习研究者（基于环境反馈的模型训练场景）
- 高校计算机专业学生（AI相关课程实验场景）
- AI开源项目贡献者（多模态工具协作开发场景）
总结
这是一款聚焦于视觉语言编程与智能体任务处理的开源工具，区别于普通的代码生成工具，它同时具备多模态信息解析、动作序列规划与环境反馈训练的全流程能力，用户无需在多个工具之间切换即可完成从任务需求到可运行代码的转化。其内置的OctoVerse实验环境覆盖了从简单日常任务到复杂游戏交互的多类场景，降低了用户搭建测试环境的成本，而RLEF训练方案的加入，也为提升智能体决策效果提供了可行的路径。同时该项目完全开源模型架构、模拟器与数据集，适合相关领域的研究人员与开发者基于现有成果进行二次探索，也为社区协作创新提供了基础资源，对于推进多模态AI与智能代理的落地应用有实际的支撑作用。
价格与免费额度
Octopus为完全开源的工具，所有核心功能、模型架构、模拟器与数据集均可免费使用，没有功能使用时长、生成代码数量、场景使用次数等方面的限制。其训练数据生成功能需要调用GPT-4接口，相关费用由用户自行向OpenAI支付，费用标准根据OpenAI的官方定价执行，用量越大产生的费用越高。建议普通学生与研究者可直接使用免费提供的公开数据集开展实验，有定制训练数据需求的开发者再自行调用GPT-4生成对应数据。
优点与不足
优点
- 支持多模态输入解析，可同时处理视觉信息与文本任务指令，适配多类复杂任务需求
- 内置OctoVerse实验环境，覆盖多类测试场景，无需用户额外搭建模拟运行环境
- 支持RLEF训练方案，可通过环境反馈数据迭代优化模型，提升代理决策准确性
- 所有模型架构、模拟器与数据集完全开源，支持用户二次开发与社区协作
- 可直接将动作序列转化为可执行代码，减少人工编写基础逻辑代码的工作量
不足
- 训练数据生成依赖GPT-4，用户使用该功能需要自行准备OpenAI API密钥，增加使用成本
- 暂时没有可视化的拖拽操作界面，所有功能需要通过代码调用，对新手的使用门槛较高
- 当前内置的场景模板数量有限，自定义场景需要用户编写配置文件，操作流程较繁琐
- 相关文档目前只有英文版本，非英文母语的用户理解部分功能细节存在一定障碍
能帮你做的 8 件事
- 01多模态任务解析
- 02动作序列规划
- 03可执行代码生成
- 04OctoVerse实验环境
- 05视觉语言编程场景的常用方案
- 06智能体开发场景的常用方案
- 07AI多模态研究人员（视觉语言模型研发场景）的日常效率工具
- 08零成本体验完整核心功能
更新历史
- Octopus 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
使用Octopus是否需要掌握编程基础？
使用Octopus需要具备一定的编程基础，目前该工具的所有功能都需要通过代码调用的方式实现，包括环境配置、任务提交、结果获取与模型训练等操作，都需要用户编写对应的Python代码来触发。如果是完全没有编程经验的用户，建议先学习Python基础语法与深度学习相关的基础操作，再尝试使用该工具，否则可能无法完成基础的部署与功能调用操作。后续项目社区也在规划开发可视化操作界面，降低用户的使用门槛。
Octopus支持的任务场景有哪些？
目前Octopus支持的任务场景主要分为两大类，一类是模拟器中的日常琐事任务，比如虚拟家庭场景中的物品整理、日程提醒触发、设备操作等基础自动化任务；另一类是复杂视频游戏中的交互任务，比如角色移动、物品收集、关卡解谜、对战策略执行等游戏内的代理操作。同时用户也可以通过自定义OctoVerse环境的配置文件，添加自己需要的任务场景，只要是可以通过视觉信息和文本指令描述的代理任务，都可以适配到该工具中进行处理。
生成的代码可以直接在生产环境使用吗？
Octopus生成的代码建议先在测试环境中充分验证后，再考虑应用到生产环境。系统生成的代码是基于动作序列与环境规则生成的基础逻辑代码，已经覆盖了任务执行的核心流程，但不同生产环境的依赖版本、接口规范、安全规则都存在差异，生成的代码可能无法直接适配所有生产环境的要求。用户在拿到生成的代码后，需要先在OctoVerse或自己的测试环境中测试代码的执行效果，确认任务完成率符合预期，再根据生产环境的要求对代码进行适配调整，排查可能存在的兼容性问题与安全风险。
RLEF训练的周期一般需要多久？
RLEF训练的周期没有固定的时长，具体取决于任务的复杂程度、训练数据的规模以及使用的硬件设备性能。如果是简单的日常琐事类任务，使用内置的公开数据集，在普通的GPU设备上训练，一般几个小时就可以完成初步的迭代，看到决策效果的提升。如果是复杂的游戏交互类任务，需要自定义生成大量训练数据，使用多卡GPU集群进行训练，可能需要数天甚至数周的时间才能完成完整的训练流程，达到预期的决策效果。用户可以根据自己的任务需求，调整训练的批次大小与迭代次数，平衡训练时长与模型效果。
如何参与Octopus的开源贡献？
参与Octopus的开源贡献可以通过多个渠道进行，首先你可以访问项目的GitHub仓库，查看当前开放的issues，选择自己感兴趣的问题进行解决，完成代码修改后提交PR，等待项目维护人员审核。其次你可以基于现有工具开发新的场景模板、功能插件，或者优化现有模型的性能，将你的成果提交到社区，经过审核后可以纳入正式的项目版本中。你也可以参与项目文档的翻译、优化，或者在社区中解答其他用户的使用问题，分享自己的使用经验与案例。所有贡献者都会在项目的贡献名单中公示，优秀的贡献者还会被邀请加入核心开发团队。
Octopus可以和其他大模型集成使用吗？
Octopus支持和其他大模型集成使用，目前默认的训练数据生成是调用GPT-4实现的，你也可以根据项目提供的接口文档，将数据生成模块替换为其他支持函数调用的大模型，比如Claude 3、通义千问、文心一言等，只需要按照对应大模型的API规范修改调用配置即可。同时你也可以将Octopus生成的动作序列与代码输出接入到其他的智能体系统中，作为其中的任务规划与代码生成模块，适配不同的智能体架构需求。项目完全开源的架构设计，方便用户根据自己的需求进行灵活的模块替换与集成。
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