Agentic Robot: A Brain-Inspired Framework for Vision-Language-Action Models in Embodied Agents

📄 arXiv: 2505.23450v2 📥 PDF

作者: Zhejian Yang, Yongchao Chen, Xueyang Zhou, Jiangyue Yan, Dingjie Song, Yinuo Liu, Yuting Li, Yu Zhang, Pan Zhou, Hechang Chen, Lichao Sun

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-29 (更新: 2025-06-11)

备注: 20 pages, 8 figures

💡 一句话要点

Agentic Robot：一种受大脑启发的具身智能体视觉-语言-动作模型框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 机器人操作 视觉-语言-动作模型 长时程任务 标准化动作程序

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法在长时程任务中面临误差累积和缺乏有效验证机制的挑战，限制了其在实际场景中的可靠性。
  2. Agentic Robot框架通过引入标准化动作程序（SAP），借鉴人类组织中的SOP，实现规划、执行和验证的结构化工作流程。
  3. 在LIBERO基准测试中，Agentic Robot的平均成功率达到79.6%，显著优于SpatialVLA和OpenVLA，展示了其优越的性能。

📝 摘要（中文）

长时程机器人操作对自主系统提出了重大挑战，需要在复杂的序列任务中进行扩展推理、精确执行和鲁棒的错误恢复。目前的方法，无论是基于静态规划还是端到端视觉运动策略，都存在误差累积，并且缺乏有效的执行验证机制，限制了它们在现实场景中的可靠性。我们提出了Agentic Robot，一个受大脑启发的框架，通过标准化动作程序（SAP）来解决这些限制。SAP是一种新颖的协调协议，用于管理操作任务中组件之间的交互。借鉴人类组织中的标准操作程序（SOP），SAP为规划、执行和验证阶段建立了结构化的工作流程。我们的架构包括三个专门的组件：（1）一个大型推理模型，将高级指令分解为语义连贯的子目标；（2）一个视觉-语言-动作执行器，从实时视觉输入生成连续控制命令；（3）一个时间验证器，通过自省评估实现自主进展和错误恢复。这种SAP驱动的闭环设计支持动态自验证，无需外部监督。在LIBERO基准测试中，Agentic Robot实现了最先进的性能，平均成功率为79.6%，在长时程任务上优于SpatialVLA 6.1%，优于OpenVLA 7.4%。这些结果表明，SAP驱动的专业组件之间的协调增强了序列操作的性能和可解释性，表明了可靠自主系统的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长时程机器人操作任务中，现有方法存在的误差累积和缺乏有效验证机制的问题。现有方法，如静态规划和端到端视觉运动策略，难以保证在复杂序列任务中的可靠性，尤其是在需要长时间推理和精确执行的场景下。

核心思路：论文的核心思路是借鉴人类组织中的标准操作程序（SOP），设计一种名为标准化动作程序（SAP）的协调协议，用于管理机器人操作任务中各个组件之间的交互。通过结构化的工作流程，实现规划、执行和验证的有效协同，从而提高任务的成功率和鲁棒性。

技术框架：Agentic Robot框架包含三个主要组件：1) 大型推理模型：负责将高层指令分解为语义连贯的子目标；2) 视觉-语言-动作执行器：根据实时视觉输入生成连续控制命令；3) 时间验证器：通过自省评估实现自主进展和错误恢复。这三个组件在SAP的驱动下，形成一个闭环系统，支持动态自验证，无需外部监督。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于提出了SAP（Standardized Action Procedure）这一概念，并将其应用于机器人操作任务中。SAP通过定义明确的步骤和规范，实现了各个组件之间的有效协调和信息传递，从而提高了系统的整体性能和可解释性。与现有方法相比，Agentic Robot能够进行动态自验证和错误恢复，从而提高了在复杂环境中的鲁棒性。

关键设计：论文中关于SAP的具体实现细节，例如各个阶段的具体步骤、组件之间的通信协议、以及时间验证器的评估标准等，在论文中没有详细展开，属于未知内容。推理模型、执行器和验证器的具体网络结构和训练方式也未详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Agentic Robot在LIBERO基准测试中取得了显著的成果，平均成功率达到79.6%，优于SpatialVLA 6.1%，优于OpenVLA 7.4%。这些结果表明，SAP驱动的协调机制能够有效提高机器人在长时程任务中的性能，并验证了该框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

Agentic Robot框架具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。通过提高机器人在复杂环境中的操作能力和鲁棒性，可以实现更高效、更可靠的自动化生产和智能化服务，从而提升生产效率和生活质量。该研究对于推动机器人技术的发展和应用具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Long-horizon robotic manipulation poses significant challenges for autonomous systems, requiring extended reasoning, precise execution, and robust error recovery across complex sequential tasks. Current approaches, whether based on static planning or end-to-end visuomotor policies, suffer from error accumulation and lack effective verification mechanisms during execution, limiting their reliability in real-world scenarios. We present Agentic Robot, a brain-inspired framework that addresses these limitations through Standardized Action Procedure (SAP)--a novel coordination protocol governing component interactions throughout manipulation tasks. Drawing inspiration from Standardized Operating Procedures (SOPs) in human organizations, SAP establishes structured workflows for planning, execution, and verification phases. Our architecture comprises three specialized components: (1) a large reasoning model that decomposes high-level instructions into semantically coherent subgoals, (2) a vision-language-action executor that generates continuous control commands from real-time visual inputs, and (3) a temporal verifier that enables autonomous progression and error recovery through introspective assessment. This SAP-driven closed-loop design supports dynamic self-verification without external supervision. On the LIBERO benchmark, Agentic Robot achieves state-of-the-art performance with an average success rate of 79.6%, outperforming SpatialVLA by 6.1% and OpenVLA by 7.4% on long-horizon tasks. These results demonstrate that SAP-driven coordination between specialized components enhances both performance and interpretability in sequential manipulation, suggesting significant potential for reliable autonomous systems. Project Github: https://agentic-robot.github.io.