ALRM: Agentic LLM for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2601.19510v1 📥 PDF

作者: Vitor Gaboardi dos Santos, Ibrahim Khadraoui, Ibrahim Farhat, Hamza Yous, Samy Teffahi, Hakim Hacid

分类: cs.RO, cs.CL

发布日期: 2026-01-27

💡 一句话要点

提出ALRM：基于Agentic LLM的机器人操作框架，解决多步骤推理和语言多样性问题。

🎯 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 大型语言模型 Agentic框架 ReAct循环 策略生成

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的机器人控制方法缺乏模块化的agentic执行机制，难以闭环规划和反思。
  2. ALRM框架通过ReAct风格的推理循环，将策略生成与agentic执行集成，支持代码和工具两种策略模式。
  3. 新基准包含56个任务，涵盖多种环境和语言指令，实验表明ALRM具有可扩展性和可解释性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近赋能了agentic框架，使其展现出先进的推理和规划能力。然而，它们在机器人控制流程中的集成仍然受到两个方面的限制：（1）现有的基于LLM的方法通常缺乏模块化的、agentic执行机制，限制了它们以闭环方式规划、反思结果和修改动作的能力；（2）现有的操作任务基准侧重于低级控制，并没有系统地评估多步骤推理和语言变异。在本文中，我们提出了用于机器人操作的Agentic LLM（ALRM），这是一个由LLM驱动的agentic框架，用于机器人操作。ALRM通过ReAct风格的推理循环将策略生成与agentic执行集成，支持两种互补模式：用于直接可执行控制代码生成的Code-as-Policy（CaP）和用于迭代规划和基于工具的动作执行的Tool-as-Policy（TaP）。为了实现系统评估，我们还引入了一个新的模拟基准，包含跨多个环境的56个任务，捕捉了语言上多样化的指令。对十个LLM的实验表明，ALRM提供了一种可扩展、可解释和模块化的方法，用于桥接自然语言推理与可靠的机器人执行。结果表明，Claude-4.1-Opus是CaP下最好的闭源模型，而Falcon-H1-7B是最好的开源模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的机器人操作方法，缺乏模块化的agentic执行机制，无法在闭环中进行规划、反思和调整动作。同时，现有的机器人操作任务benchmark，主要集中在低层控制，缺乏对多步骤推理和语言多样性的系统评估。

核心思路：ALRM的核心思路是利用Agentic LLM框架，通过ReAct风格的推理循环，将策略生成与agentic执行集成。这种设计允许机器人根据环境反馈迭代地规划和执行动作，从而提高操作的可靠性和灵活性。框架支持两种策略模式：Code-as-Policy (CaP) 和 Tool-as-Policy (TaP)，以适应不同的任务需求。

技术框架：ALRM框架包含以下主要模块：1) LLM推理模块：负责根据任务指令和环境反馈生成动作计划；2) Agentic执行模块：负责执行LLM生成的动作计划，并收集环境反馈；3) ReAct循环：LLM推理模块和Agentic执行模块通过ReAct循环进行迭代交互，不断优化动作计划。框架支持两种策略模式：CaP模式直接生成可执行的控制代码，TaP模式则通过迭代规划和工具选择来执行动作。

关键创新：ALRM的关键创新在于将Agentic LLM框架应用于机器人操作，并提出了两种互补的策略模式（CaP和TaP）。与传统的基于LLM的机器人控制方法相比，ALRM具有更强的模块化、可解释性和可扩展性。此外，ALRM还引入了一个新的模拟benchmark，用于系统地评估多步骤推理和语言多样性。

关键设计：ALRM框架的关键设计包括：1) ReAct循环的实现细节，例如prompt的设计、反馈信息的处理方式等；2) CaP和TaP两种策略模式的具体实现，例如控制代码的生成方式、工具的选择策略等；3) 新benchmark的设计，例如任务的选取、环境的设置、语言指令的生成等。论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些可能是根据具体LLM和任务进行调整的（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ALRM框架在新的模拟benchmark上取得了显著的性能。在CaP模式下，闭源模型Claude-4.1-Opus表现最佳，开源模型Falcon-H1-7B表现最佳。这些结果验证了ALRM框架的有效性和可扩展性，并为未来的研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

ALRM框架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，可以用于实现复杂的操作任务，提高生产效率和服务质量。该研究的实际价值在于提供了一种可扩展、可解释和模块化的方法，用于桥接自然语言推理与可靠的机器人执行。未来，ALRM可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，并与其他机器人技术相结合，例如视觉感知、运动规划等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently empowered agentic frameworks to exhibit advanced reasoning and planning capabilities. However, their integration in robotic control pipelines remains limited in two aspects: (1) prior \ac{llm}-based approaches often lack modular, agentic execution mechanisms, limiting their ability to plan, reflect on outcomes, and revise actions in a closed-loop manner; and (2) existing benchmarks for manipulation tasks focus on low-level control and do not systematically evaluate multistep reasoning and linguistic variation. In this paper, we propose Agentic LLM for Robot Manipulation (ALRM), an LLM-driven agentic framework for robotic manipulation. ALRM integrates policy generation with agentic execution through a ReAct-style reasoning loop, supporting two complementary modes: Code-asPolicy (CaP) for direct executable control code generation, and Tool-as-Policy (TaP) for iterative planning and tool-based action execution. To enable systematic evaluation, we also introduce a novel simulation benchmark comprising 56 tasks across multiple environments, capturing linguistically diverse instructions. Experiments with ten LLMs demonstrate that ALRM provides a scalable, interpretable, and modular approach for bridging natural language reasoning with reliable robotic execution. Results reveal Claude-4.1-Opus as the top closed-source model and Falcon-H1-7B as the top open-source model under CaP.