RoboAgent: Chaining Basic Capabilities for Embodied Task Planning
作者: Peiran Xu, Jiaqi Zheng, Yadong Mu
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-04-09
备注: CVPR 2026
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出RoboAgent，通过链式调用子能力解决具身任务规划中的长程推理问题。
🎯 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: 具身任务规划 视觉-语言模型 能力驱动 长程推理 多阶段训练 行为克隆 DAgger 强化学习
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在具身任务规划中，难以处理多轮交互、长程推理和扩展上下文分析。
- RoboAgent通过能力驱动的规划流程，将复杂任务分解为一系列基本视觉-语言问题，降低了推理难度。
- 多阶段训练范式，结合行为克隆、DAgger训练和强化学习，并利用环境信息构建高质量监督。
📝 摘要（中文）
本文关注具身任务规划，其中智能体从环境中获取视觉观测并执行原子动作以完成给定任务。尽管最近的视觉-语言模型（VLMs）在多模态理解和推理方面取得了显著成果，但当应用于涉及多轮交互、长程推理和扩展上下文分析的具身规划时，它们的性能仍然有限。为了弥合这一差距，我们提出了RoboAgent，一种能力驱动的规划流程，其中模型主动调用不同的子能力。每个能力维护自己的上下文，并根据调度器给出的查询产生中间推理结果或与环境交互。该框架将复杂的规划分解为VLMs可以更好解决的一系列基本视觉-语言问题，从而实现更透明和可控的推理过程。调度器和所有能力都使用单个VLM实现，不依赖于外部工具。为了训练这个VLM，我们采用了一个多阶段范式，包括：（1）使用专家计划进行行为克隆，（2）使用模型收集的轨迹进行DAgger训练，以及（3）由专家策略指导的强化学习。在这些阶段中，我们利用环境模拟器的内部信息为每个能力构建高质量的监督，并且我们进一步引入增强和合成数据，以提高模型在更多样化场景中的性能。在广泛使用的具身任务规划基准上的大量实验验证了所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身任务规划问题，即智能体需要在环境中根据视觉输入和任务目标，执行一系列动作来完成任务。现有方法，特别是直接应用大型视觉-语言模型（VLMs）的方法，在处理需要长程推理、多轮交互和复杂上下文的任务时表现不佳，因为VLMs难以直接处理这种复杂性。
核心思路：RoboAgent的核心思路是将复杂的具身任务规划分解为一系列更简单的、VLM更容易处理的子任务。通过定义不同的“能力”（capabilities），每个能力负责处理任务的特定方面，例如感知、推理、动作选择等。调度器（scheduler）负责协调这些能力，决定何时调用哪个能力，并将任务分解为一系列子问题。
技术框架：RoboAgent的整体框架是一个能力驱动的规划流程。它包含以下几个主要模块：1) 调度器（Scheduler）：负责接收任务目标，并根据当前环境状态和历史信息，决定下一步调用哪个能力。2) 能力（Capabilities）：每个能力负责处理任务的特定方面，例如视觉感知、语言理解、动作选择等。每个能力维护自己的上下文信息，并根据调度器的查询产生中间推理结果或与环境交互。3) 环境（Environment）：智能体所处的环境，提供视觉观测和执行动作的接口。整个流程是循环迭代的，调度器根据环境反馈和能力输出，不断调整规划策略，直到任务完成。
关键创新：RoboAgent的关键创新在于其能力驱动的规划范式。与直接使用VLM进行端到端规划不同，RoboAgent将复杂任务分解为一系列基本视觉-语言问题，使得VLM能够更好地发挥其在感知和推理方面的优势。此外，RoboAgent使用单个VLM实现调度器和所有能力，避免了对外部工具的依赖，简化了系统设计。
关键设计：RoboAgent的训练采用多阶段范式：1) 行为克隆（Behavior Cloning）：使用专家轨迹数据训练模型，使其初步具备完成任务的能力。2) DAgger训练：使用模型自身生成的轨迹数据进行训练，解决行为克隆中的分布偏移问题。3) 强化学习：使用专家策略作为指导，进一步优化模型的性能。为了提高模型的泛化能力，论文还采用了数据增强和合成数据等技术。此外，论文利用环境模拟器的内部信息，为每个能力构建高质量的监督信号。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个具身任务规划基准上进行了实验，验证了RoboAgent的有效性。实验结果表明，RoboAgent在任务完成率和效率方面均优于现有方法。具体的性能数据和对比基线在论文中给出，表明RoboAgent能够显著提升具身智能体的任务规划能力。
🎯 应用场景
RoboAgent的潜在应用领域包括家庭服务机器人、工业自动化、自动驾驶等。它可以帮助机器人在复杂环境中完成各种任务，例如清洁房间、组装产品、导航等。该研究的实际价值在于提高了具身智能体的任务规划能力和泛化能力，为实现更智能、更自主的机器人奠定了基础。未来，RoboAgent可以进一步扩展到更复杂的任务和更真实的环境中。
📄 摘要（原文）
This paper focuses on embodied task planning, where an agent acquires visual observations from the environment and executes atomic actions to accomplish a given task. Although recent Vision-Language Models (VLMs) have achieved impressive results in multimodal understanding and reasoning, their performance remains limited when applied to embodied planning that involves multi-turn interaction, long-horizon reasoning, and extended context analysis. To bridge this gap, we propose RoboAgent, a capability-driven planning pipeline in which the model actively invokes different sub-capabilities. Each capability maintains its own context, and produces intermediate reasoning results or interacts with the environment according to the query given by a scheduler. This framework decomposes complex planning into a sequence of basic vision-language problems that VLMs can better address, enabling a more transparent and controllable reasoning process. The scheduler and all capabilities are implemented with a single VLM, without relying on external tools. To train this VLM, we adopt a multi-stage paradigm that consists of: (1) behavior cloning with expert plans, (2) DAgger training using trajectories collected by the model, and (3) reinforcement learning guided by an expert policy. Across these stages, we exploit the internal information of the environment simulator to construct high-quality supervision for each capability, and we further introduce augmented and synthetic data to enhance the model's performance in more diverse scenarios. Extensive experiments on widely used embodied task planning benchmarks validate the effectiveness of the proposed approach. Our codes will be available at https://github.com/woyut/RoboAgent_CVPR26.