拒绝「盲修」：JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力？

在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？

大多数基于 LLM/VLM 的智能体，本质上更像是一个「盲目的指挥官」。它们能流利地写出修图代码或调用 API，但在按下回车键之前，它们看不见画布上的变化，也无法像人类设计师那样，盯着屏幕皱眉说：「这张对比度拉太高了，得往回收到一点。」这种感知与决策的割裂，直接导致了「指令幻觉」，或者说模型在进行盲目的「脑补」。由于缺乏视觉反馈，模型往往凭空想象下一步操作，导致结果与用户的初衷南辕北辙。

此外，在传统强化学习中经常依赖于静态的奖励模型。随着模型的不断训练，它很容易学会如何「讨好」这个固定的打分器，导致 Reward Hacking——即分数很高，但审美并没有真正提升。

为了打破这一僵局，JarvisEvo 应运而生。它不仅仅是一个连接 Adobe Lightroom 的自动化工具使用者，更是一次大胆的探索：探索 Agent 如何通过「内省」，真正实现自我进化。

• 论文标题：JarvisEvo: Towards a Self-Evolving Photo Editing Agent with Synergistic Editor-Evaluator Optimization
• 论文地址:  https://www.arxiv.org/pdf/2511.23002
• 项目主页: https://jarvisevo.vercel.app/
• Github：https://github.com/LYL1015/JarvisEvo
• Huggingface Daily Paper：https://huggingface.co/papers/2511.23002
• 作者团队来自腾讯混元和厦门大学：Yunlong Lin*, Linqing Wang*, Kunjie Lin*, Zixu Lin*, Kaixiong Gong, Wenbo Li, Bin Lin, Zhenxi Li, Shiyi Zhang, Yuyang Peng, Wenxun Dai, Xinghao Ding^♣, Chunyu Wang†, Qinglin Lu†

核心范式转移：

从「执行者」到「思考者」

JarvisEvo 的核心哲学在于模仿人类专家的慢思考模式。一个资深修图师的工作流永远是闭环的：观察原图 -> 构思 -> 尝试调整 -> 观察结果 -> 评估/反思 -> 再调整。我们将这一直觉转化为三大技术支柱：

iMCoT：让思维链「长出眼睛」

传统的思维链 (CoT) 是纯文本的独角戏。JarvisEvo 引入了 iMCoT (Interleaved Multimodal Chain-of-Thought)，将视觉反馈强行插入推理循环。

• 打破黑盒：每执行一步工具（例如调整色温），系统立刻生成中间渲染图。
• 动态规划：模型不再是一次性生成所有步骤，而是基于当前的视觉状态来决定下一步。它能「看到」上一具体操作带来的过曝或偏色，并即时修正。

SEPO：左手画图，右手打分

这是 JarvisEvo 最「性感」的设计。既然外部奖励模型容易被 Hack，那为什么不让 Agent 自己训练自己的审美？我们提出了 SEPO (Synergistic Editor-Evaluator Policy Optimization)，让模型在训练中分饰两角：

• 编辑者 (Editor)：负责干活，目标是修出好图。
• 评估者 (Evaluator)：负责挑刺，目标是精准打分。

这就形成了一种类似 GAN 但更复杂的协同进化：编辑者为了拿高分，必须提升修图质量；评估者为了不被人类专家「打脸」，必须提升鉴赏能力。为了防止模型「作弊」（即模型发现只要生成「100 分」的文本就能降低 Loss），我们设计了 SLM (Selective Loss Masking) 机制。这相当于老师在改卷时，遮住了学生自己写的「我给自己打满分」那一行，迫使学生只能靠前面的解题过程（推理和工具使用）来真正赢得高分。

On-Policy Reflection：从错误中提炼智慧

JarvisEvo 的第三个杀手锏是它的反思机制。

在 Stage 2 的训练中，我们构建了一个自动化流水线：当模型偶然修出了一张好图（高分轨迹），而之前某次尝试失败了（低分轨迹），系统会立刻捕捉这组对比。

通过引入「导师模型」（如 Gemini/GPT-4），我们让系统分析：「刚才那次为什么失败？是因为白平衡参数太激进了吗？」

这种生成的反思数据 (Reflection Data) 被用于第三阶段的微调。最终，JarvisEvo 习得的不仅是「如何修图」，更是「当修坏了时如何自救」。

硬核工程：ArtEdit 数据集与训练流水线

为了支撑这套逻辑，我们没有使用通用的微调数据，而是从零构建了 ArtEdit： 

• 170K 专业样本：覆盖从风光到人像的 10 大类摄影场景。
• 全工具链覆盖：完美映射 Adobe Lightroom 的 200+ 个参数。
• 双视角数据：既有修图轨迹 (ArtEdit-Lr)，也有人类专家的审美评分 (ArtEdit-Eval)。

我们的训练并非一蹴而就，而是采用了类似人类学习的三阶段课程 (Curriculum Learning)：

• 冷启动 (SFT)：先学会工具怎么用，语法怎么写。
• 协同进化 (RL/SEPO)：扔掉标准答案，在自我探索中通过「左右互搏」提升上限。
• 反思微调 (Reflection)：针对易错点进行特训，学会自我纠错。

实验结果

ArtEdit-Bench 评测结果

在严苛的 ArtEdit-Bench 评测中，JarvisEvo 展现了统治力：

• 内容保真度：相比商业模型 Nano-Banana，L1/L2 误差降低了 44.96%。这意味着它在修图时不会破坏原图的画质细节。
• 人类偏好：在盲测中，JarvisEvo 取得了 49% 的胜率，远超 Nano-Banana 的 28%。
• 审美对齐：更有趣的是，作为「裁判」，JarvisEvo 对图片质量的打分与人类专家的相关性 (SRCC 0.7243) 甚至超过了 Gemini-2.5-Flash。

视觉效果

在视觉效果上，JarvisEvo 专为细粒度专业调色而生。得益于其深度的意图理解、多模态推理以及独特的自我反思闭环，JarvisEvo 在处理复杂修图需求时，展现出了超越当前所有商业及开源 AIGC 模型的显著优势。

JarvisEvo vs. OpenAI X Adobe PhotoShop

出于好奇跑了一下 OpenAI 的新功能，虽然能调 PS，但感觉更像是 Workflow 的搭建，缺乏垂直数据的 Training。在我们的 Benchmark 上，论指令遵循和修图审美，目前的 JarvisEvo 表现明显还是要更好很多。

结语：

不仅是修图

JarvisEvo 的意义远超图像编辑本身。 它验证了一种「Actor-Critic 协同进化」的通用范式。这种让模型在内部建立「自我批评家」，并通过多模态反馈不断修正行动路径的方法，完全可以复用到复杂代码生成、数学推理、机器人控制等需要长程规划的领域。

我们正在见证 Agent 从「听话的执行者」向「会反思的创作者」的惊险一跃。而 JarvisEvo，刚刚迈出了这一步。

文章来自于“机器之心”，作者 “机器之心”。