VLMgineer: Vision Language Models as Robotic Toolsmiths

📄 arXiv: 2507.12644v1 📥 PDF

作者: George Jiayuan Gao, Tianyu Li, Junyao Shi, Yihan Li, Zizhe Zhang, Nadia Figueroa, Dinesh Jayaraman

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-07-16

备注: Project Website: https://vlmgineer.github.io/release

💡 一句话要点

VLMgineer：利用视觉语言模型作为机器人工具设计者，实现自动化工具发明。

🎯 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: 视觉语言模型 机器人工具设计 自动化工具发明 进化搜索 代码生成

📋 核心要点

  1. 现有机器人智能研究侧重于控制器优化，忽略了工具设计在解决问题中的潜力，限制了机器人解决复杂任务的能力。
  2. VLMgineer利用视觉语言模型的代码生成能力和进化搜索，迭代地共同设计工具和行动策略，实现自动化工具发明。
  3. 实验表明，VLMgineer在日常操作任务中，能够发现比人工设计更有效和创新的工具与策略，提升了任务解决能力。

📝 摘要（中文）

工具的设计和使用反映了通过创造力、计划和远见来理解和操纵物理世界的能力。因此，这些能力通常被认为是衡量不同生物物种智力的指标。目前关于机器人智能的大部分研究都集中在生成更好的控制器上，而发明更智能的工具提供了一种互补的物理智能形式：将解决问题的重点转移到工具的设计上。鉴于当前基础模型所拥有的广泛而令人印象深刻的常识、推理和创造能力，我们研究这些模型是否可以提供有用的先验知识来自动设计和有效地使用这些工具？我们提出了VLMgineer，一个框架，它利用视觉语言模型（VLM）的代码生成能力以及进化搜索来迭代地共同设计物理工具和操作它们的行动计划，以执行任务。我们在一个多样化的日常操作场景新基准上评估VLMgineer，这些场景需要创造性的工具设计和使用。在这个套件中，VLMgineer始终如一地发现能够更有效和创新地解决任务的工具和策略，将具有挑战性的机器人问题转化为简单的执行。它还在日常任务中优于人类规范的VLM生成设计和现有的人工工具。为了促进未来对自动化工具发明研究，我们将发布我们的基准和代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人领域中工具自动设计与使用的难题。现有方法主要依赖人工设计的工具或优化控制器，缺乏利用模型进行工具创新的能力。这限制了机器人解决复杂、新颖任务的能力，并且人工设计成本高昂，难以推广。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）强大的代码生成能力和常识知识，结合进化搜索算法，自动生成工具的设计方案和相应的操作策略。通过迭代优化，找到能够有效解决特定任务的工具和策略组合。这种方法将问题解决的重心从控制器优化转移到工具设计上，降低了任务难度。

技术框架：VLMgineer框架包含以下主要模块：1) VLM代码生成器：根据任务描述，生成工具设计和操作策略的初始代码。2) 物理引擎模拟器：用于模拟工具在物理环境中的行为，评估其性能。3) 进化搜索算法：根据模拟结果，对工具设计和操作策略进行迭代优化，生成新的候选方案。4) 评估模块：评估每个候选方案的性能，并选择最优方案。整个流程是一个迭代循环，直到找到满足任务要求的工具和策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将视觉语言模型应用于机器人工具的自动设计。与传统方法相比，VLMgineer能够利用VLM的常识知识和代码生成能力，创造性地设计工具，而无需人工干预。此外，结合进化搜索算法，能够有效地搜索最优的工具和策略组合。

关键设计：VLMgineer的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉语言模型，例如GPT-3或类似的模型，作为代码生成器。2) 设计合适的提示（prompt）工程，引导VLM生成有效的工具设计和操作策略代码。3) 选择合适的物理引擎模拟器，例如PyBullet或MuJoCo，以保证模拟的准确性和效率。4) 采用合适的进化搜索算法，例如遗传算法或粒子群优化算法，以有效地搜索最优解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VLMgineer在多样化的日常操作场景中进行了评估，结果表明，该方法能够自动发现比人工设计更有效和创新的工具和策略。例如，在需要使用特定工具才能完成的任务中，VLMgineer能够生成能够成功完成任务的工具设计，而人工设计的工具则无法胜任。此外，VLMgineer生成的工具和策略在性能上优于基于人类规范的VLM生成设计。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化生产线、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。通过自动设计和优化工具，可以提高生产效率、降低人工成本，并使机器人能够胜任更复杂、更精细的任务。未来，该技术有望推动机器人智能的发展，实现更广泛的自动化应用。

📄 摘要（原文）

Tool design and use reflect the ability to understand and manipulate the physical world through creativity, planning, and foresight. As such, these capabilities are often regarded as measurable indicators of intelligence across biological species. While much of today's research on robotic intelligence focuses on generating better controllers, inventing smarter tools offers a complementary form of physical intelligence: shifting the onus of problem-solving onto the tool's design. Given the vast and impressive common-sense, reasoning, and creative capabilities of today's foundation models, we investigate whether these models can provide useful priors to automatically design and effectively wield such tools? We present VLMgineer, a framework that harnesses the code generation abilities of vision language models (VLMs) together with evolutionary search to iteratively co-design physical tools and the action plans that operate them to perform a task. We evaluate VLMgineer on a diverse new benchmark of everyday manipulation scenarios that demand creative tool design and use. Across this suite, VLMgineer consistently discovers tools and policies that solve tasks more effectively and innovatively, transforming challenging robotics problems into straightforward executions. It also outperforms VLM-generated designs from human specifications and existing human-crafted tools for everyday tasks. To facilitate future research on automated tool invention, we will release our benchmark and code.