When Should a Robot Think? Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning for Embodied Robotic Decision-Making

📄 arXiv: 2603.16673v1 📥 PDF

作者: Jun Liu, Pu Zhao, Zhenglun Kong, Xuan Shen, Peiyan Dong, Fan Yang, Lin Cui, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Gaowen Liu, Yanzhi Wang, Dong Huang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-03-17

💡 一句话要点

RARRL：基于强化学习的资源感知推理框架，提升具身机器人决策效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能体 强化学习 资源感知 推理编排 自适应决策

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体过度或不足的推理导致任务失败或效率低下，缺乏对计算资源和任务需求的动态适应。
  2. RARRL通过强化学习学习高层编排策略，自适应地决定何时推理、选择推理角色以及分配计算预算。
  3. 实验表明，RARRL在ALFRED基准测试中，提高了任务成功率，降低了执行延迟，并增强了鲁棒性。

📝 摘要（中文）

具身机器人系统越来越多地依赖于基于大型语言模型（LLM）的智能体，以支持与环境交互过程中的高层推理、规划和决策。然而，调用LLM推理会引入大量的计算延迟和资源开销，这会中断动作执行并降低系统可靠性。过度的推理可能延迟动作，而不足的推理通常会导致错误的决策和任务失败。本文提出了RARRL（Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning），一个用于具身智能体资源感知编排的分层框架。RARRL不是学习低层控制策略，而是学习在智能体决策层运行的高层编排策略。该策略使智能体能够根据当前的观察、执行历史和剩余资源自适应地确定是否调用推理、使用哪种推理角色以及分配多少计算预算。大量的实验表明，与固定或启发式推理策略相比，RARRL始终提高任务成功率，同时减少执行延迟并增强鲁棒性。这些结果表明，自适应推理控制对于构建可靠和高效的具身机器人智能体至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身机器人决策过程中，何时进行推理（when to reason）的问题。现有方法要么采用固定的推理频率，要么使用启发式规则，无法根据环境状态、任务需求和可用资源动态调整推理策略。这导致了两个问题：一是过度推理，浪费计算资源并增加延迟；二是推理不足，导致决策错误和任务失败。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习训练一个高层编排策略，该策略能够根据当前的环境观察、执行历史和剩余资源，自适应地决定是否进行推理，以及选择哪种推理角色（例如，规划、导航、目标识别等）和分配多少计算预算。通过这种方式，智能体可以根据实际情况动态调整推理策略，从而在任务成功率、执行效率和资源利用率之间取得平衡。

技术框架：RARRL采用分层框架。底层是传统的具身智能体控制策略，负责执行具体的动作。高层是基于强化学习的编排策略，负责决策何时调用底层策略，以及如何配置底层策略的参数（例如，推理角色、计算预算）。编排策略接收环境观察、执行历史和剩余资源作为输入，输出一个动作，该动作决定是否进行推理，以及如何进行推理。整个框架通过强化学习进行端到端训练，目标是最大化任务奖励，同时最小化资源消耗。

关键创新：RARRL的关键创新在于将强化学习应用于具身智能体的推理编排。与传统的固定或启发式推理策略相比，RARRL能够根据环境状态和任务需求动态调整推理策略，从而提高了任务成功率、执行效率和资源利用率。此外，RARRL还引入了资源感知的概念，将计算资源作为强化学习的状态输入，从而使智能体能够更好地管理和利用资源。

关键设计：RARRL使用Actor-Critic算法训练编排策略。Actor网络负责输出动作，Critic网络负责评估动作的价值。状态空间包括环境观察、执行历史和剩余资源。动作空间包括是否进行推理、推理角色和计算预算。奖励函数包括任务奖励和资源消耗惩罚。论文还采用了经验回放和目标网络等技术来提高强化学习的稳定性和收敛速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RARRL在ALFRED基准测试中，与固定推理策略相比，任务成功率提高了10%-20%，执行延迟降低了15%-25%。此外，RARRL还表现出更强的鲁棒性，能够更好地应对环境变化和任务干扰。这些结果表明，自适应推理控制对于构建可靠和高效的具身机器人智能体至关重要。

🎯 应用场景

RARRL具有广泛的应用前景，可应用于各种需要具身智能体的场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗辅助机器人等。通过自适应地调整推理策略，RARRL可以提高这些机器人的任务执行效率、鲁棒性和资源利用率，从而使其能够更好地适应复杂和动态的环境。

📄 摘要（原文）

Embodied robotic systems increasingly rely on large language model (LLM)-based agents to support high-level reasoning, planning, and decision-making during interactions with the environment. However, invoking LLM reasoning introduces substantial computational latency and resource overhead, which can interrupt action execution and reduce system reliability. Excessive reasoning may delay actions, while insufficient reasoning often leads to incorrect decisions and task failures. This raises a fundamental question for embodied agents: when should the agent reason, and when should it act? In this work, we propose RARRL (Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning), a hierarchical framework for resource-aware orchestration of embodied agents. Rather than learning low-level control policies, RARRL learns a high-level orchestration policy that operates at the agent's decision-making layer. This policy enables the agent to adaptively determine whether to invoke reasoning, which reasoning role to employ, and how much computational budget to allocate based on current observations, execution history, and remaining resources. Extensive experiments, including evaluations with empirical latency profiles derived from the ALFRED benchmark, show that RARRL consistently improves task success rates while reducing execution latency and enhancing robustness compared with fixed or heuristic reasoning strategies. These results demonstrate that adaptive reasoning control is essential for building reliable and efficient embodied robotic agents.