清华系 RPent 开源：LIBERO-PRO 成功率 92.6%，任务提速 7 倍
量子位 · wechat · 2026-09-21
由清华大学、无问芯穹、正行创新联合发起的具身智能体基础设施 RPent 正式开源，目标是让通用大模型成为机器人的「大脑」，在真实物理世界中完成任务。
核心设计
- 模块化分层架构（用户/智能/接口/环境四层）：大模型负责任务理解与规划，VLA、WAM 等专家模型负责高精度动作，记忆系统沉淀经验
- 三层统一接口（MCP、RPC、MHS）解耦智能决策与物理执行，已支持 LIBERO、RoboCasa 等仿真环境及 Franka、YAM 等真机
- 三层记忆系统：经验经验证后按复用范围沉淀，可迁移的 Recipe 代替固定坐标；位置扰动任务成功率从 31.0% 升至 87.0%
- FlashMode + 任务卡（TaskCard）：把验证过的任务流程压缩为可快速复用卡片，LIBERO Object 200 次评测中执行时间从 283.6 秒降至 40.9 秒，成功率仅降 3.5 个百分点，约 7 倍加速
- 真机演示展示移开遮挡物取物、双臂擦盘、技能重组等「观察-判断-执行-纠错」闭环能力
在 LIBERO-Pro 上 RPent/GPT-6 Astra 达 92.63%，高出第二名 10.23 个百分点；算法源自团队 7 月的 HarnessVLA 工作。代码：github.com/RLinf/RPent
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