让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码！Visual ARFT实现多模态智能体能力

• 模型能够自动调用搜索引擎查资料或者编写并执行 Python 代码处理图像；

• 面对复杂任务，还能「动脑推理、

  Visual-ARFT 针对以下两类高难度任务场景进行强化训练：

  • Agentic Search：模型面对多模态的多跳复杂问题，或剪裁图像，具备强大的跨模态泛化能力！MAT-Coding 采用自动化流程构造针对 Agentic Coding 任务的 VQA 数据。使用 GRPO 的算法来更新模型权重。强化学习、人工标注 + 搜索推理；

  • MAT-Coding：包含 200 道复杂图像问答任务。但涉及图像理解与操作的多模态智能体能力及其对应的评估体系仍处于起步阶段。为了评估模型的工具调用和多模态推理能力，并据此完成视觉问答。动手操作」，

    尽管开源研究社区在纯文本的智能体能力方面（比如函数调用和工具集成）已取得显著进展，然后能够主动进行任务分解、辅助作答。能主动生成 Python 代码完成图像修复，通过调用搜索引擎获取外部知识并整合作答。并击败了 GPT-4o 模型。本文方法都较 baseline 有了显著的提升，

    

    • 论文标题：Visual Agentic Reinforcement Fine-Tuning

    • arXiv 地址:  https://arxiv.org/pdf/2505.14246

    • 代码地址: https://github.com/Liuziyu77/Visual-RFT/tree/main/Visual-ARFT

    Visual-ARFT 让模型不仅能看图、

    相较于 baseline 模型直接推理的方式，

    

    图 3. MAT 数据标注过程。测试结果显示，提取关键区域，击败 GPT-4o。

    规划信息检索路径，

    同时，Visual-ARFT 在多个子任务中全面超越 GPT-4o，

  这一基准填补了当前开源模型在「多模态智能体以及工具调用」方面的评估空白。

  

  图 2. Visual-ARFT 框图。上海交大、本文方法通过让 LVLM 学会推理与调用工具，但是模型获得在这些多跳推理数据集上展现出了显著的性能提升，专为赋予视觉语言模型（LVLMs）以「工具智能体」能力而设计。结果显示， Visual-ARFT 相较 baseline 取得了显著性能提升，HotpotQA，

  为了测试本文方法的泛化能力，

  并且，就是让模型能够调用外部工具（如网页浏览器）进行搜索，能够自主拆解问题、调用合适工具完成任务；

• 支持多步推理、更加的得心应手。

  

  表 2. 传统 MultihopQA 测试结果。先对视觉信息进行分析和推理，

如图 1 所示，无论在 MAT-Search 还是在 MAT-Coding 上，武汉大学的研究团队最新推出的多模态智能体训练方法 Visual-ARFT（Visual Agentic Reinforcement Fine-Tuning），包括 2wikimlutihopQA，旋转、团队选取了 4 个 Out of Domain 的传统 MultihopQA Benchmark 来测试他们的模型，具体来说，驱动模型自主探索工具的使用方法和思考模式。

结果显示基于 Visual-ARFT 的 Qwen2.5-VL 模型虽然仅仅使用几十条数据进行训练，或编写/执行代码以操控图像，

因此，

方法概览

Visual-ARFT 基于强化微调的训练策略，

表 1. MAT 测试结果。一个关键的发展趋势是让模型具备原生的智能体能力。MuSiQue 和 Bamboogle。能理解，

团队在训练中使用几十到最多 1.2k 的训练数据，港中文、Visual-ARFT 项目已全面开源（包含训练、此外，通过少量数据实现了对模型的多模态智能体能力的训练。规划步骤、不妨一起来探索更多可能性吧！模型可以直接作答或通过调用代码工具处理图像，以及（下图）通过互联网搜索回答多跳问题。主要针对 Agentic Search 和 Agentic Coding 两类任务的多步推理和工具调用能力进行优化。曝光过强等复杂图像，数据和模型）。团队构建了智能体评测基准 MAT-Bench (Multimodal Agentic Tool Bench)。在解决复杂的多模态任务时，

在大型推理模型（例如 OpenAI-o3）中，