Efficient Coordination with the System-Level Shared State: An Embodied-AI Native Modular Framework

📄 arXiv: 2601.13945v1 📥 PDF

作者: Yixuan Deng, Tongrun Wu, Donghao Wu, Zeyu Wei, Jiayuan Wang, Zhenglong Sun, Yuqing Tang, Xiaoqiang Ji

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-01-20

💡 一句话要点

提出ANCHOR框架，解决具身智能系统模块化部署中的解耦和鲁棒性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 模块化框架 系统解耦 鲁棒性 分布式系统

📋 核心要点

  1. 现有具身智能系统部署中，模块间依赖隐式，导致接口不稳定、模块间干扰和大规模部署下的恢复困难。
  2. ANCHOR框架通过显式地分离共享状态的规范记录和通信总线，实现了模块间的解耦和鲁棒性。
  3. 实验验证了ANCHOR框架在闭环工作流中的可行性，并展示了其在崩溃恢复方面的能力。

📝 摘要（中文）

随着具身智能系统从研究原型走向实际部署，它们往往需要快速演进，同时在工作负载变化和部分故障下保持可靠性。然而，许多部署只是部分解耦：中间件传递消息，但共享上下文和反馈语义是隐式的，导致接口漂移、跨模块干扰以及大规模部署下的脆弱恢复。我们提出了ANCHOR，一个模块化框架，它将解耦和鲁棒性显式地作为系统级原语。ANCHOR将（i）规范记录（Canonical Records，一种用于标准化共享状态的可演化契约）与（ii）用于多对多传播和面向反馈的协调的通信总线分离，形成一个可检查的端到端循环。我们在一个去标识化的工作流实例上验证了闭环可行性，表征了不同有效载荷大小和发布速率下的延迟分布，并演示了即使在共享内存丢失的情况下，硬崩溃和重启后自动流恢复。总的来说，ANCHOR将临时集成粘合剂转化为显式契约，从而能够在负载下进行受控降级和自我修复恢复，以实现闭环AI系统的可扩展部署。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能系统在实际部署中面临模块化和可扩展性的挑战。具体来说，模块间的通信和状态共享通常是隐式的，导致系统难以维护、升级和调试。当系统规模增大或出现故障时，这些隐式依赖关系会使得问题更加复杂，导致系统不稳定和难以恢复。现有方法缺乏明确的解耦机制和鲁棒性保证，难以满足实际部署的需求。

核心思路：ANCHOR框架的核心思路是将共享状态和通信机制显式地分离。通过定义规范记录（Canonical Records）作为模块间共享状态的统一接口，并使用通信总线进行模块间的消息传递，实现了模块间的解耦。这种设计使得模块可以独立演化和部署，降低了模块间的依赖关系，提高了系统的可维护性和可扩展性。同时，ANCHOR框架还提供了鲁棒性机制，可以在系统出现故障时自动恢复。

技术框架：ANCHOR框架主要包含两个核心组件：规范记录（Canonical Records）和通信总线。规范记录定义了模块间共享状态的统一接口，包括数据的结构和语义。通信总线负责模块间的消息传递，支持多对多的通信模式。模块通过通信总线发布和订阅规范记录，实现状态的共享和更新。整个框架形成一个可检查的端到端闭环，方便监控和调试。

关键创新：ANCHOR框架的关键创新在于将解耦和鲁棒性显式地作为系统级原语。通过定义规范记录和通信总线，实现了模块间的解耦，降低了模块间的依赖关系。同时，ANCHOR框架还提供了鲁棒性机制，可以在系统出现故障时自动恢复。与现有方法相比，ANCHOR框架更加注重系统的可维护性、可扩展性和鲁棒性。

关键设计：ANCHOR框架的关键设计包括规范记录的定义和通信总线的实现。规范记录需要定义清晰的数据结构和语义，以便模块间能够正确地理解和使用共享状态。通信总线需要支持高效的消息传递和可靠的故障恢复。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的应用场景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在一个去标识化的工作流实例上验证了ANCHOR框架的可行性。实验结果表明，ANCHOR框架可以有效地降低模块间的依赖关系，提高系统的可维护性和可扩展性。此外，实验还展示了ANCHOR框架在崩溃恢复方面的能力，即使在共享内存丢失的情况下，也能自动恢复数据流。

🎯 应用场景

ANCHOR框架适用于各种需要模块化和可扩展性的具身智能系统，例如机器人操作系统、智能家居系统、自动驾驶系统等。它可以帮助开发者构建更加灵活、可靠和易于维护的系统，降低开发和部署成本，加速具身智能技术的应用。

📄 摘要（原文）

As Embodied AI systems move from research prototypes to real world deployments, they tend to evolve rapidly while remaining reliable under workload changes and partial failures. In practice, many deployments are only partially decoupled: middleware moves messages, but shared context and feedback semantics are implicit, causing interface drift, cross-module interference, and brittle recovery at scale. We present ANCHOR, a modular framework that makes decoupling and robustness explicit system-level primitives. ANCHOR separates (i) Canonical Records, an evolvable contract for the standardized shared state, from (ii) a communication bus for many-to-many dissemination and feedback-oriented coordination, forming an inspectable end-to-end loop. We validate closed-loop feasibility on a de-identified workflow instantiation, characterize latency distributions under varying payload sizes and publish rates, and demonstrate automatic stream resumption after hard crashes and restarts even with shared-memory loss. Overall, ANCHOR turns ad-hoc integration glue into explicit contracts, enabling controlled degradation under load and self-healing recovery for scalable deployment of closed-loop AI systems.