NYU 团队发布 WetRobo：编码智能体自主操控机械臂做湿实验

由 @YunaOikawa1 主导、NYU 与东京大学等机构合作（Lerrel Pinto 等参与）的研究团队发布 WetRobo 项目（arXiv:2609.18435），瞄准机器人学习与 AI for Science 交叉方向：让编码智能体在湿实验室中自主编写程序、操控机械臂执行实验操作，并通过物理试错适应环境。作者 Sherry Yang 认为，该项目展示了 coding agent 作为基础模型与科学实验仪器之间接口的潜力——智能体不只是推理实验设计，而是能物理执行实验并在过程中适应。

已确认

• 套件由一个机械臂及实验相关组件构成，可复现
• 跨实验室泛化测试：在 Lab X 演示数据上训练的 VLA 策略在 Lab X 达到 10/10，换到 Lab Y 直接归零（0/10）；经现场自适应的编码智能体系统在两个实验室均达到 10/10
• 部署方案：把机器人硬件、演示数据与一份 AGENTS.md 打包，交给编码智能体在新实验室部署后自行适配，无需每个新站点重新采集遥操作数据或训练新神经策略
• 适配过程中智能体可按需调用现有工具，如 SAM 做分割

为什么重要

• 跨实验室泛化失败（10/10 跌至 0/10）是机器人学习的经典痛点，WetRobo 用「硬件+演示+文档打包、代码现场自适应」的思路绕开了逐站点重训，为机器人系统的可迁移部署提供了新范式
• 将 coding agent 从纯软件任务推向物理实验执行与适应，是基础模型接入科学仪器的重要一步

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