UniIntervene: Agentic Intervention for Efficient Real-World Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2606.12372v1 📥 PDF

作者: Haoyuan Deng, Yitong Gao, Yudong Lin, Haichao Liu, Zhenyu Wu, Ziwei Wang

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-06-10

备注: Project page: https://denghaoyuan123.github.io/UniIntervene-project/

💡 一句话要点

提出UniIntervene以解决人机协作强化学习中的干预成本问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 人机协作 强化学习 自主干预 机器人操作 策略恢复 价值评估 实验结果

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作强化学习方法依赖频繁的人工干预，导致高劳动成本和实际应用的可扩展性受限。
  2. UniIntervene通过自主检测无效探索并恢复策略，减少了人类干预的需求，提升了强化学习的效率。
  3. 在多种现实世界操作任务中，UniIntervene的成功率提高了8.6%，人类干预减少了57%，显示出显著的效果提升。

📝 摘要（中文）

人机协作强化学习（HiL-RL）已成为现实世界机器人操作的有效范式，能够在人工指导下实现在线策略改进。然而，现有HiL-RL框架仍然依赖频繁的人类干预，导致高劳动成本并限制了实际应用的可扩展性。为此，本文提出了UniIntervene，一种自主干预模型，能够检测无效探索并自动恢复策略至高价值状态，减少人类操作员的干预负担。UniIntervene通过未来条件的动作价值估计，预测当前动作的潜在后果并评估其价值，提供更稳定的进展信号。实验表明，UniIntervene在多种现实世界操作任务中，成功率提高了8.6%，同时人类干预减少了57%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有HiL-RL方法中频繁人类干预带来的高劳动成本和可扩展性问题。现有方法在无效探索时需要大量人工干预，限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：UniIntervene的核心思路是通过自主检测无效探索并恢复策略，减少人类干预的需求。该方法通过预测当前动作的潜在后果，提供更稳定的进展信号，从而实现高效的策略改进。

技术框架：UniIntervene的整体架构包括未来条件的动作价值估计、时间价值风险评估和目标条件的恢复策略。首先，通过动作价值估计预测当前动作的潜在后果；然后，时间价值风险评估模块监测价值动态并触发干预；最后，恢复策略模块生成可执行的纠正动作。

关键创新：UniIntervene的主要创新在于将干预过程从被动的人类纠正转变为基于价值的恢复过程，显著提高了强化学习的效率。这一方法有效减少了人类干预的频率，提升了策略的自主性。

关键设计：在设计上，UniIntervene使用了未来条件的动作价值估计和时间价值风险评估，确保了干预的及时性和有效性。关键参数设置和损失函数的选择经过精心调整，以优化策略恢复的效果。具体的网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UniIntervene在多种现实世界操作任务中成功率提高了8.6%，同时人类干预减少了57%。这一显著的性能提升相较于现有的HiL-RL基线，展示了其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等场景。通过减少人类干预，UniIntervene能够提高机器人在复杂环境中的自主学习能力，降低操作成本，推动智能机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Human-in-the-loop reinforcement learning (HiL-RL) has emerged as an effective paradigm for real-world robotic manipulation, enabling online policy improvement with human guidance. However, current HiL-RL frameworks remain intervention-intensive, relying on frequent human corrections to redirect the policy out of unproductive exploration, which incurs high labor cost and limits real-world scalability. To address this, we propose UniIntervene, an agentic intervention model that detects unproductive exploration and autonomously recovers the policy toward high-value states, taking over the bulk of interventions from human operators. Specifically, UniIntervene first performs future-conditioned action-value estimation, predicting the latent consequence of the current action and evaluating its induced value, which provides a more stable progress signal. Building on this, a temporal value-risk critic aggregates recent value dynamics and triggers intervention when the estimated value exhibits sustained stagnation or degradation. When intervention is required, UniIntervene retrieves a high-value recovery target from a memory of past intervention episodes and produces executable corrective actions through a goal-conditioned recovery policy. In this way, UniIntervene turns intervention from passive human correction into a value-aware recovery process for efficient real-world RL. Extensive experiments on diverse real-world manipulation tasks demonstrate that UniIntervene improves the average success rate by 8.6% while reducing human interventions by 57% relative to state-of-the-art HiL-RL baselines.