REA 提出「大脑-小脑」异步机器人控制运行时，运行策略不等大脑
Pengfei Zhou · hf · 2026-11-02
- 问题：基础模型擅长高层推理但太慢太贵，难以做细粒度控制；VLA 等快速策略反应快但泛化差。两者结合的现有做法要么在 agentic loop 里调 VLA 拖慢执行，要么 VLA 出错时调 agent 导致反复 fallback 或漏掉静默失败。
- 方案：REA（Routed Embodied Agent）统一运行时，包含深思熟虑的 System 2、具身路由 System 1 和反应式 System 0 策略，遵循「任何运行中的策略都不等待大脑」的黄金法则，异步协调。
- 结果：在仿真与真实机器人任务上取得较高成功率，同时降低控制开销。作者来自 NUS、HPC-AI Lab、InfRec 等。
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