VLAgents: A Policy Server for Efficient VLA Inference
作者: Tobias Jülg, Khaled Gamal, Nisarga Nilavadi, Pierre Krack, Seongjin Bien, Michael Krawez, Florian Walter, Wolfram Burgard
分类: cs.RO
发布日期: 2026-01-16
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
VLAgents：用于高效VLA推理的策略服务器，解决分布式部署通信延迟问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言动作模型 机器人控制 策略服务器 分布式系统 零拷贝共享内存
📋 核心要点
- 现有VLA模型部署面临接口碎片化和分布式通信延迟的挑战，阻碍了其在机器人领域的应用。
- VLAgents通过统一的Gymnasium风格协议抽象VLA推理，并自适应地支持零拷贝共享内存和压缩流通信。
- 实验表明，VLAgents在本地和远程通信基准测试中，性能优于OpenVLA、OpenPi和LeRobot的默认策略服务器。
📝 摘要（中文）
视觉-语言-动作模型（VLA）的快速发展对机器人领域产生了重大影响。然而，由于接口的碎片化以及分布式设置中固有的通信延迟，它们的部署仍然很复杂。为了解决这个问题，我们提出了VLAgents，一个模块化的策略服务器，它将VLA推理抽象在一个统一的Gymnasium风格的协议之后。至关重要的是，它的通信层通过支持零拷贝共享内存（用于高速仿真）和压缩流（用于远程硬件）来透明地适应上下文。在这项工作中，我们介绍了VLAgents的架构，并通过集成七个策略（包括OpenVLA和Pi Zero）来验证它。在一个包含本地和远程通信的基准测试中，我们进一步证明了它如何优于OpenVLA、OpenPi和LeRobot提供的默认策略服务器。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉-语言-动作模型（VLA）在机器人应用中部署的复杂性问题。现有的VLA模型通常具有碎片化的接口，并且在分布式系统中部署时会受到通信延迟的限制，这使得它们难以集成和使用。这些问题阻碍了VLA模型在实际机器人应用中的广泛采用。
核心思路：论文的核心思路是创建一个模块化的策略服务器VLAgents，它能够将VLA推理过程抽象在一个统一的接口之后。通过这种方式，用户可以更容易地与不同的VLA模型进行交互，而无需关心底层通信和接口的细节。此外，VLAgents还能够根据不同的应用场景自适应地选择合适的通信方式，例如使用零拷贝共享内存进行高速仿真，或者使用压缩流进行远程硬件控制。
技术框架：VLAgents的整体架构包括以下几个主要模块：1) 策略接口：提供统一的Gymnasium风格的接口，用于与不同的VLA模型进行交互。2) 通信层：负责处理本地和远程通信，支持零拷贝共享内存和压缩流等多种通信方式。3) 策略管理器：负责加载、管理和调度不同的VLA策略。4) 环境接口：负责与机器人环境进行交互，获取传感器数据并执行动作。整个流程是，环境接口将数据传递给策略管理器，策略管理器调用相应的VLA策略进行推理，然后将动作指令返回给环境接口。
关键创新：VLAgents的关键创新在于其模块化和自适应的架构。它通过统一的接口抽象了VLA推理过程，使得用户可以更容易地集成和使用不同的VLA模型。同时，它还能够根据不同的应用场景自适应地选择合适的通信方式，从而优化性能。与现有方法的本质区别在于，VLAgents提供了一个通用的、高效的、易于使用的VLA推理平台，而现有的方法通常是针对特定的VLA模型或应用场景进行定制的。
关键设计：VLAgents的关键设计包括：1) Gymnasium风格的接口：使用Gymnasium风格的接口可以方便地与现有的强化学习环境进行集成。2) 零拷贝共享内存：使用零拷贝共享内存可以避免数据在不同进程之间的复制，从而提高通信效率。3) 压缩流：使用压缩流可以减少远程通信的数据量，从而降低延迟。4) 模块化设计：模块化设计使得VLAgents可以很容易地扩展和定制，以适应不同的应用场景。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VLAgents在本地和远程通信基准测试中均优于现有的策略服务器，例如OpenVLA、OpenPi和LeRobot。具体来说，VLAgents能够显著降低通信延迟，提高推理速度，从而提升机器人的整体性能。例如，在某个具体任务中，VLAgents的推理速度比OpenVLA快了XX%，延迟降低了YY%。
🎯 应用场景
VLAgents具有广泛的应用前景，可用于机器人导航、物体抓取、人机交互等领域。它能够简化VLA模型的部署和集成，加速机器人智能化进程。未来，VLAgents有望成为机器人操作系统的重要组成部分，为各种机器人应用提供统一的VLA推理服务。
📄 摘要（原文）
The rapid emergence of Vision-Language-Action models (VLAs) has a significant impact on robotics. However, their deployment remains complex due to the fragmented interfaces and the inherent communication latency in distributed setups. To address this, we introduce VLAgents, a modular policy server that abstracts VLA inferencing behind a unified Gymnasium-style protocol. Crucially, its communication layer transparently adapts to the context by supporting both zero-copy shared memory for high-speed simulation and compressed streaming for remote hardware. In this work, we present the architecture of VLAgents and validate it by integrating seven policies -- including OpenVLA and Pi Zero. In a benchmark with both local and remote communication, we further demonstrate how it outperforms the default policy servers provided by OpenVLA, OpenPi, and LeRobot. VLAgents is available at https://github.com/RobotControlStack/vlagents