AGP 让通用智能体不经专属训练直接驱动机械臂完成操作任务

研究提出 Agent as Policy（AGP），让通用智能体无需任务或环境专属训练即可直接驱动机器人执行操作，在八项真实世界任务配置中有七项成功率达到至少 80%，显著优于此前的智能体机器人系统。AGP 由智能体理解视觉信息、编写可执行程序、发出运动指令，并根据物理结果修正动作，覆盖精密操作、动态运动和可形变物体等任务。研究还发现，复用已保存的流程和程序可以缩短重复试验的执行时间。