PyRUA-Lean 让 GPT-6 Astra 机器人 Agent 成功率升 14%、token 省 65%
DAGroup-PKU · hf · 2026-10-02
北大 DA 组提出 PyRUA-Lean,一个交互式代码执行框架,大幅降低 VLM 机器人 agent 的 token 开销:
- 反馈驱动的原语组合:agent 将经典机器人原语与学得的 VLA 策略组装为 Python 单元,内含条件检查与本地重试,只返回显式请求的图像与状态反馈供再规划。
- 实验:在 LIBERO-PRO、RoboTwin 2.0、RoboCasa365 共 700 个仿真任务上,与使用同一 GPT-6 Astra 规划器的工具调用基线对比:等 LLM 调用预算下总体成功率从 63.1% 提至 71.7%;在双方都解出的实例上,LLM 调用少 49%、输入 token 少 65%。
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