清华EMERGE-Policy：多智能体编排VLA与世界模型，真机抗干扰成功率94%
机器之心 · wechat · 2026-09-12
清华大学深圳国际研究生院联合多校推出EMERGE-Policy 多智能体异步并发具身智能框架（论文已挂 arXiv，代码开源），不再追求单一 VLA 端到端解决一切，而是把 VLA、运动原语、世界模型、验证器封装为统一技能库中的标准化工具，由图结构的多 Agent 编排调度，让系统能力在组件协同中「涌现」。
架构要点
- 主智能体负责任务拆解与调度，通过分层上下文工程屏蔽冗余感知数据；感知/验证/监控三个子智能体在隔离上下文中处理专职任务。
- 三层文件级记忆：PLAN.md 记任务图、HISTORY.md 存历史观测、MEMORY.md 动态更新环境事实，上下文超限自动压缩。
- 世界模型（CosmosPolicy）作为「仿真器」在执行前预演候选动作路径，验证器为路径打分筛选，实现「想好了再做」。
实验结果：LIBERO 标准 99.2%（超底座 0.7%）；LIBERO-Plus 光照/相机扰动下达 93.9%（比单一 CosmosPolicy 底座提升 11.7%）；RoboDojo-Sim 记忆维度大幅领先。真机多层纸杯叠放 100 次标准实验高完成度，面对人为拆毁、杯尺寸/颜色/视角变化仍有 85%-94% 成功率。
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