Wat is een $CODEC operator? Het is waar Vision-Language-Action-modellen AI eindelijk bruikbaar maken voor echt werk. Een operator is een autonome softwareagent die wordt aangedreven door VLA-modellen en die taken uitvoert via een continue perceptie-reden-act-cyclus. LLM's kunnen briljant denken en praten, maar ze kunnen niets aanwijzen, klikken of pakken. Het zijn pure redeneermachines zonder enige basis in de fysieke wereld. VLA's combineren visuele waarneming, taalbegrip en gestructureerde actie-output in een enkele voorwaartse passage. Terwijl een LLM beschrijft wat er moet gebeuren, zorgt een VLA-model ervoor dat het gebeurt door coördinaten, besturingssignalen en uitvoerbare commando's uit te zenden. De workflow van de operator is: - Perceptie: maakt screenshots, camerafeeds of sensorgegevens. - Redeneren: verwerkt waarnemingen naast instructies in natuurlijke taal met behulp van het VLA-model. - Actie: voert beslissingen uit via UI-interacties of hardwarebesturing, allemaal in één continue lus. Voorbeelden: LLM versus operator aangedreven door VLA-model Een vergadering plannen LLM: Biedt een gedetailleerde uitleg van agendabeheer, met stappen om een vergadering te plannen. Operator met VLA-model: - Legt het bureaublad van de gebruiker vast. - Identificeert de agenda-applicatie (bijv. Outlook, Google Calendar). - Navigeert naar donderdag, maakt een vergadering om 2 uur 's middags en voegt deelnemers toe. - Past zich automatisch aan wijzigingen in de gebruikersinterface aan. Robotica: objecten sorteren LLM: Genereert nauwkeurige schriftelijke instructies voor het sorteren van objecten, zoals het identificeren en ordenen van rode componenten. Operator met VLA-model: - Observeert de werkruimte in realtime. - Identificeert rode componenten tussen gemengde objecten. - Plan botsingsvrije trajecten voor een robotarm. - Voert pick-and-place-bewerkingen uit en past zich dynamisch aan nieuwe posities en oriëntaties aan. VLA-modellen overbruggen eindelijk de kloof tussen AI die over de wereld kan redeneren en AI die deze daadwerkelijk kan veranderen. Ze transformeren automatisering van fragiele regelopvolging naar adaptieve probleemoplossing: intelligente werknemers. "Traditionele scripts breken wanneer de omgeving verandert, maar operators gebruiken visueel inzicht om zich in realtime aan te passen, uitzonderingen af te handelen in plaats van erop te crashen."