Demonstration-Free Robotic Control via LLM Agents
作者: Brian Y. Tsui, Alan Y. Fang, Tiffany J. Hwu
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-01-28
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出FAEA：利用通用LLM Agent实现免示教机器人控制
🎯 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: 机器人控制 大型语言模型 免示教学习 具身智能 Agent框架
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法依赖于VLA模型，需要大量任务特定演示和微调，泛化能力受限。
- FAEA直接应用通用LLM Agent框架于机器人控制，无需修改，通过迭代推理实现操作策略。
- 实验表明，FAEA在多个基准测试中达到接近VLA模型的性能，且无需演示或微调，具有实际应用价值。
📝 摘要（中文）
机器人操作越来越多地采用视觉-语言-动作（VLA）模型，这些模型虽然性能强大，但通常需要特定于任务的演示和微调，并且在领域转移下泛化能力较差。本文研究了最初为软件工程开发设计的通用大型语言模型（LLM）Agent框架，是否可以作为具身操作的替代控制范式。我们引入了FAEA（Frontier Agent as Embodied Agent），它将LLM Agent框架直接应用于具身操作，无需修改。FAEA利用与软件Agent调试代码相同的迭代推理能力，使具身Agent能够推理操作策略。我们在LIBERO、ManiSkill3和MetaWorld基准测试中评估了一个未经修改的frontier Agent，即Claude Agent SDK。在具有特权环境状态访问权限的情况下，FAEA的成功率分别达到84.9%、85.7%和96%。这种任务成功水平接近于使用每个任务少于100个演示训练的VLA模型，而无需演示或微调。通过一轮人工反馈作为可选优化，LIBERO上的性能提高到88.2%。这种免示教能力具有直接的实际价值：FAEA可以自主探索模拟中的新场景，并生成成功的轨迹，用于具身学习中的训练数据增强。我们的结果表明，通用Agent足以胜任一类以审慎的、任务级规划为主导的操作任务。这为机器人系统利用积极维护的Agent基础设施并直接受益于前沿模型的持续进步开辟了一条道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法，特别是基于视觉-语言-动作（VLA）模型的方法，通常需要大量的任务特定演示数据进行训练和微调。这使得模型的训练成本高昂，并且在面对新的、未见过的环境或任务时，泛化能力较差。因此，如何降低对演示数据的依赖，提高机器人在不同环境下的适应性，是当前机器人操作领域面临的一个重要问题。
核心思路：本文的核心思路是利用通用的大型语言模型（LLM）Agent框架，直接应用于机器人操作任务，而无需进行任何修改或微调。这种方法的关键在于，LLM Agent本身具有强大的推理和规划能力，可以通过迭代的方式，像软件Agent调试代码一样，逐步优化操作策略，从而实现高效的机器人控制。
技术框架：FAEA（Frontier Agent as Embodied Agent）的整体框架非常简洁。它直接使用现成的LLM Agent框架（例如，Claude Agent SDK），并将其与机器人环境连接起来。Agent通过观察环境状态（在实验中使用了特权状态访问），并根据任务目标，生成一系列的动作指令。这些指令被发送到机器人执行器，执行相应的操作。Agent会不断地观察环境变化，并根据反馈信息，调整后续的动作指令，直到完成任务。
关键创新：FAEA最重要的创新点在于，它证明了通用LLM Agent框架可以直接应用于机器人操作任务，而无需进行任何特定领域的训练或微调。这与传统的机器人学习方法形成了鲜明对比，后者通常需要大量的特定任务数据。FAEA的这种免示教能力，使得机器人可以更加灵活地适应新的环境和任务，大大降低了训练成本。
关键设计：FAEA的关键设计在于如何将LLM Agent框架与机器人环境有效地连接起来。在实验中，作者使用了特权环境状态访问，这意味着Agent可以直接获取环境的完整状态信息。虽然这在实际应用中可能受到限制，但它简化了问题的复杂性，使得Agent可以更加专注于任务的规划和推理。此外，作者还探索了使用人工反馈来进一步优化Agent的性能。通过一轮人工反馈，Agent可以学习到更加有效的操作策略，从而提高任务的成功率。
📊 实验亮点
FAEA在LIBERO、ManiSkill3和MetaWorld基准测试中取得了显著成果。在具有特权环境状态访问权限的情况下，FAEA的成功率分别达到84.9%、85.7%和96%，接近于使用少量演示数据训练的VLA模型。通过一轮人工反馈，LIBERO上的性能进一步提高到88.2%。这些结果表明，通用LLM Agent在机器人操作领域具有巨大的潜力。
🎯 应用场景
FAEA的免示教能力使其在多个领域具有广泛的应用前景。例如，它可以用于自主探索新环境，生成用于具身学习的数据，从而加速机器人学习的进程。此外，在需要快速部署机器人的场景下，FAEA无需进行耗时的训练，可以直接投入使用，大大提高了效率。未来，FAEA有望应用于家庭服务、工业自动化、灾难救援等领域。
📄 摘要（原文）
Robotic manipulation has increasingly adopted vision-language-action (VLA) models, which achieve strong performance but typically require task-specific demonstrations and fine-tuning, and often generalize poorly under domain shift. We investigate whether general-purpose large language model (LLM) agent frameworks, originally developed for software engineering, can serve as an alternative control paradigm for embodied manipulation. We introduce FAEA (Frontier Agent as Embodied Agent), which applies an LLM agent framework directly to embodied manipulation without modification. Using the same iterative reasoning that enables software agents to debug code, FAEA enables embodied agents to reason through manipulation strategies. We evaluate an unmodified frontier agent, Claude Agent SDK, across the LIBERO, ManiSkill3, and MetaWorld benchmarks. With privileged environment state access, FAEA achieves success rates of 84.9%, 85.7%, and 96%, respectively. This level of task success approaches that of VLA models trained with less than 100 demonstrations per task, without requiring demonstrations or fine-tuning. With one round of human feedback as an optional optimization, performance increases to 88.2% on LIBERO. This demonstration-free capability has immediate practical value: FAEA can autonomously explore novel scenarios in simulation and generate successful trajectories for training data augmentation in embodied learning. Our results indicate that general-purpose agents are sufficient for a class of manipulation tasks dominated by deliberative, task-level planning. This opens a path for robotics systems to leverage actively maintained agent infrastructure and benefit directly from ongoing advances in frontier models. Code is available at https://github.com/robiemusketeer/faea-sim