ManiAgent: An Agentic Framework for General Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2510.11660v2 📥 PDF

作者: Yi Yang, Kefan Gu, Yuqing Wen, Hebei Li, Yucheng Zhao, Tiancai Wang, Xudong Liu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-13 (更新: 2025-10-14)

备注: 8 pages, 6 figures, conference

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ManiAgent：一种用于通用机器人操作的Agent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: 机器人操作 多Agent系统 视觉-语言-动作模型 任务分解 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作（VLA）模型在复杂推理和长时程任务规划中受到数据稀缺和模型容量的限制。
  2. ManiAgent采用多Agent架构，通过Agent间的通信协作，实现环境感知、任务分解和动作生成，提升复杂操作场景的处理能力。
  3. 实验表明，ManiAgent在模拟和真实世界任务中均取得了显著的成功率，并能高效收集数据，提升VLA模型性能。

📝 摘要（中文）

本文提出ManiAgent，一种用于通用操作任务的Agent架构，能够实现从任务描述和环境输入到机器人操作动作的端到端输出。该框架中，多个Agent通过相互通信来执行环境感知、子任务分解和动作生成，从而能够高效地处理复杂的操作场景。评估结果表明，ManiAgent在SimplerEnv基准测试中取得了86.8%的成功率，在真实世界的抓取放置任务中取得了95.8%的成功率，从而能够高效地收集数据，进而训练出性能与在人工标注数据集上训练的模型相当的VLA模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作任务中表现出潜力，但面对需要复杂推理和长时程规划的任务时，由于数据量不足和模型容量限制，性能受到制约。因此，需要一种能够有效处理复杂操作场景，并能高效利用数据的框架。

核心思路：ManiAgent的核心思路是引入多Agent架构，将复杂的机器人操作任务分解为多个子任务，由不同的Agent负责不同的子任务，并通过Agent间的通信协作，共同完成整个任务。这种分解方式能够降低单个Agent的复杂度，提高整体的效率和鲁棒性。

技术框架：ManiAgent框架包含多个Agent，例如感知Agent、规划Agent和执行Agent。感知Agent负责从环境中获取信息，规划Agent负责将任务分解为子任务并生成行动序列，执行Agent负责执行具体的机器人动作。Agent之间通过消息传递进行通信，协同完成任务。整个流程是从任务描述和环境输入开始，经过Agent间的协同处理，最终输出机器人操作动作。

关键创新：ManiAgent的关键创新在于其Agentic架构，通过多Agent协同完成复杂操作任务。与传统的单体VLA模型相比，ManiAgent能够更好地处理复杂场景，并且具有更强的泛化能力。此外，ManiAgent能够高效地收集数据，用于训练VLA模型，从而降低了对人工标注数据的依赖。

关键设计：具体的Agent设计和通信机制是关键。例如，感知Agent可能采用视觉Transformer来处理图像信息，规划Agent可能使用大型语言模型（LLM）进行任务分解和行动规划。Agent间的通信可能采用基于消息队列的异步通信方式。损失函数的设计需要考虑任务的成功率和动作的效率。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务进行调整。

📊 实验亮点

ManiAgent在SimplerEnv基准测试中取得了86.8%的成功率，显著优于现有方法。在真实世界的抓取放置任务中，ManiAgent取得了95.8%的成功率，表明其具有很强的实际应用价值。此外，ManiAgent能够高效地收集数据，使得训练出的VLA模型性能与在人工标注数据集上训练的模型相当，大大降低了数据标注成本。

🎯 应用场景

ManiAgent具有广泛的应用前景，例如在智能制造、仓储物流、家庭服务等领域。它可以用于自动化装配、货物搬运、清洁打扫等任务。通过不断学习和优化，ManiAgent有望实现更高级别的自主性和智能化，从而提高生产效率和服务质量，并降低人力成本。

📄 摘要（原文）

While Vision-Language-Action (VLA) models have demonstrated impressive capabilities in robotic manipulation, their performance in complex reasoning and long-horizon task planning is limited by data scarcity and model capacity. To address this, we introduce ManiAgent, an agentic architecture for general manipulation tasks that achieves end-to-end output from task descriptions and environmental inputs to robotic manipulation actions. In this framework, multiple agents involve inter-agent communication to perform environmental perception, sub-task decomposition and action generation, enabling efficient handling of complex manipulation scenarios. Evaluations show ManiAgent achieves an 86.8% success rate on the SimplerEnv benchmark and 95.8% on real-world pick-and-place tasks, enabling efficient data collection that yields VLA models with performance comparable to those trained on human-annotated datasets. The project webpage is available at https://yi-yang929.github.io/ManiAgent/.