普林斯顿等用编码 Agent 合成可复用任务与运动规划策略
tomssilver · x · 2026-09-25
普林斯顿大学 Tom Silver 团队联合 CMU、剑桥等发布 AgenticGenTAMP 研究与网站:评估编码 agent 能否在 28 个仿真环境中为广义任务与运动规划(TAMP)问题合成出单一可复用的程序化策略。
- 问题设定:TAMP 中离散选择(操作哪个物体、用什么工具、追求哪个子目标)与连续的几何/运动学/动力学约束耦合;同一环境内不同实例的物体数量、构型、几何不同,但共享状态/动作空间与奖励函数,agent 需产出一个能跨实例泛化的程序。
- 限制条件:agent 只拿到任务描述、观测与动作空间和目标;每次合成仅有 20 美元模型用量预算,可自选仿真测试;无网络与宿主文件系统访问,代码在隔离 Docker 容器中运行;不提供环境源码,仅客户端 API。
- 全状态可观、以物体为中心,感知与语言理解不在本研究范围内。网站提供论文、代码、完整结果与 rollout 演示。
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