RoboArchitect: Automating the Design of Robotic Agents with Persistent Memory
作者: Shengguang Wu, Suning Huang, Cherie Ho, Ria Doshi, Hao Zhu, Serena Yeung-Levy
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2026-10-30
备注: Project Website: https://roboarchitect-ai.github.io/
💡 一句话要点
提出RoboArchitect以自动化设计具有持久记忆的机器人代理
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人代理 自动化设计 持久记忆 性能提升 智能控制
📋 核心要点
- 现有方法依赖手动设计代理框架，缺乏灵活性和效率，难以适应新机器人或任务。
- RoboArchitect通过观察机器人执行过程，自动诊断并修正代理框架，避免了手动设计的繁琐。
- 实验结果显示，RoboArchitect在多个基准上显著提高了成功率，尤其在未见场景和任务中表现突出。
📝 摘要（中文）
近期研究表明，冻结的机器人策略在代理框架内表现优异，但目前这些框架需手动构建并为每个新机器人或基准重新设计。RoboArchitect展示了如何自动化设计这些框架，提供了一种强有力的替代方案，而无需在新设置上进行微调。该模型观察机器人的执行过程，诊断失败并迭代修正框架，显著提高了在未见场景和任务上的成功率，分别从9.7%提升至43.3%和从12.7%提升至40.2%。这些结果表明，机器人操作中的潜在提升主要在于代理框架的设计，且其设计可以有效自动化和优化。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人代理框架设计的手动构建问题，现有方法在适应新环境时效率低下，且难以优化。
核心思路：RoboArchitect通过观察机器人在执行任务时的表现，自动化地诊断失败并迭代优化代理框架，从而提升机器人的操作能力。
技术框架：整体架构包括观察模块、诊断模块和优化模块。观察模块负责收集机器人执行过程中的数据，诊断模块分析失败原因，优化模块则根据反馈迭代修正代理框架。
关键创新：RoboArchitect的主要创新在于其能够在不更新模型权重的情况下，通过自动化设计提升机器人在新场景和任务中的成功率，这与传统的微调方法形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，RoboArchitect引入了持久记忆机制，能够将有效的操作经验（如抓取深度）保留并应用于后续决策，增强了机器人的适应性和灵活性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RoboArchitect在未见场景上的成功率从9.7%提升至43.3%，在未见任务上的成功率从12.7%提升至40.2%。这些提升分别达到了4.5倍和3.2倍，显示出其在多项基准测试中的优越性能，尤其在与传统微调方法的对比中，RoboArchitect表现出更强的适应能力。
🎯 应用场景
RoboArchitect的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括工业自动化、服务机器人和智能家居等。通过自动化设计代理框架，机器人能够更高效地适应不同的操作环境，提升其在复杂任务中的表现，未来可能推动机器人技术的广泛应用与发展。
📄 摘要（原文）
Recent work shows that a frozen robot policy performs far better inside an agent harness, where control code decides when to query the policy, consult vision tools, or command the arm directly. Yet today these harnesses are built by hand and redesigned for each new robot or benchmark. We show that harness design can be automated, offering a strong alternative to finetuning on a novel setup. In RoboArchitect, a coding model observes a robot's rollouts, diagnoses failures, and iteratively revises the harness around the frozen policy. The harness evolves on a set of episodes for its optimization and is evaluated on held-out scenes and tasks. Without updating any model weights, RoboArchitect raises average success from 9.7% to 43.3% on unseen scenes (4.5x) and from 12.7% to 40.2% on unseen tasks (3.2x), across multiple benchmarks and policies. The gains are largest where the benchmark is far from the policy's training data: wrapping a general-purpose policy, the evolved harness yields a specialist that often outperforms even the finetuned version. Intuitive control strategies are automatically designed, such as lifting a jammed arm clear or reaching in horizontally when an obstacle blocks the way from above. The harness also evolves its own persistent memory, carrying learned experience, such as effective grasp depths, into later decisions. These results suggest that substantial headroom in robotic manipulation lies in the agent harness, and its design can be effectively automated and optimized without weight updates.