Manifold AI 发布 WorldScape R²SI：机器人执行经验自动沉淀为技能改进

jiqizhixin · x · 2026-10-28

Manifold AI 推出 WorldScape R²SI 框架，把机器人的执行经验转化为可复用的能力改进，核心是双 agent 架构：内层 Robot Agent 通过任务专用技能执行任务，外层 Recursion Agent 复盘执行记录、修订技能，并在任务用到反应式动作模型时对其重训；所有更新须通过测试才能发布。这把即时任务执行与跨次尝试的慢速系统改进解耦。

实测数据：该框架在 RoboDojo Agent Track 排行榜位列第一，超过榜单上的 GPT-6 Astra 与 GR00T-N1.7。在 pushT 示例中，技能修订让最初超预算的 723 步尝试降到成功的 596 步，再降到同布局下的 389 步；技能冻结后，三个随机布局分别以 222、312、256 步完成，均未超 600 步限制。