Evolvable Embodied Agent for Robotic Manipulation via Long Short-Term Reflection and Optimization

📄 arXiv: 2604.13533v1 📥 PDF

作者: Jianzong Wang, Botao Zhao, Yayun He, Junqing Peng, Xulong Zhang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-04-15

备注: This work has been accepted for publication in the Proceedings of the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

💡 一句话要点

提出EEAgent框架，通过长短期反射优化实现机器人操作的自进化

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 具身智能 视觉-语言模型 Prompt学习 自我进化 长短期反射优化 VIMA-Bench

📋 核心要点

  1. 传统机器人方法训练成本高昂，难以跨任务泛化，且缺乏可解释性，限制了通用机器人技术的发展。
  2. EEAgent框架利用视觉-语言模型进行环境理解和策略规划，并通过长短期反射优化机制动态改进Prompt，实现自我进化。
  3. 在VIMA-Bench任务上的实验表明，EEAgent框架显著提升了任务成功率，并在复杂场景中超越了现有基线方法。

📝 摘要（中文）

为了使机器人能够基于环境和反馈进行适应和进化，从而实现通用机器人技术，本文提出了可进化具身智能体（EEAgent）框架。传统方法面临训练需求高、跨任务泛化难和缺乏可解释性等局限。Prompt学习为无需大量训练的自进化机器人提供了新机会，但从任务成功和失败中提取有意义的见解仍然是一个挑战。EEAgent利用大型视觉-语言模型（VLMs）进行更好的环境理解和策略规划。为了增强对过去经验的反思，我们提出了一种长短期反射优化（LSTRO）机制，该机制基于过去经验和新学习的经验动态地改进Prompt，促进持续的自我进化，从而提高整体任务成功率。在六个VIMA-Bench任务上的评估表明，我们的方法创造了新的state-of-the-art，尤其是在复杂场景中优于基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，机器人难以适应新环境和新任务的问题。现有方法通常需要大量训练数据，泛化能力差，并且难以从过去的经验中学习，导致在复杂或未知的环境中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型视觉-语言模型（VLMs）的强大环境理解能力和策略规划能力，结合Prompt学习，使机器人能够通过反思过去的经验（成功和失败），动态地调整策略，从而实现自我进化和适应。

技术框架：EEAgent框架主要包含以下几个模块：1) 环境感知模块：利用VLMs对环境进行感知和理解，提取关键信息。2) 策略规划模块：基于环境信息和Prompt，生成操作策略。3) 经验反思模块：通过长短期反射优化（LSTRO）机制，分析任务执行结果，提取经验教训。4) Prompt优化模块：根据经验教训，动态调整Prompt，指导后续的策略生成。整个流程是一个循环迭代的过程，机器人不断地执行任务、反思经验、优化策略，从而实现自我进化。

关键创新：论文的关键创新在于提出了长短期反射优化（LSTRO）机制。LSTRO机制能够同时考虑长期和短期的经验，动态地调整Prompt。短期经验可以快速适应环境变化，而长期经验可以保证策略的稳定性。这种机制使得机器人能够更好地从过去的经验中学习，避免陷入局部最优解。

关键设计：LSTRO机制的关键设计包括：1) 使用LSTM网络对历史经验进行编码，提取长期记忆。2) 使用注意力机制对短期经验进行加权，突出重要经验。3) 设计了损失函数，鼓励Prompt向成功经验靠拢，远离失败经验。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EEAgent在VIMA-Bench的六个任务上取得了state-of-the-art的结果，尤其在复杂场景中显著优于基线方法。实验结果表明，LSTRO机制能够有效地提升机器人的任务成功率，验证了该方法的有效性和优越性。具体性能提升数据在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如智能制造、仓储物流、家庭服务等。通过自我进化和适应，机器人可以更好地完成复杂和多变的任务，提高工作效率和智能化水平。未来，该技术有望推动通用机器人技术的发展，使机器人能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Achieving general-purpose robotics requires empowering robots to adapt and evolve based on their environment and feedback. Traditional methods face limitations such as extensive training requirements, difficulties in cross-task generalization, and lack of interpretability. Prompt learning offers new opportunities for self-evolving robots without extensive training, but simply reflecting on past experiences.However, extracting meaningful insights from task successes and failures remains a challenge. To this end, we propose the evolvable embodied agent (EEAgent) framework, which leverages large vision-language models (VLMs) for better environmental interpretation and policy planning. To enhance reflection on past experiences, we propose a long short-term reflective optimization (LSTRO) mechanism that dynamically refines prompts based on both past experiences and newly learned lessons, facilitating continuous self-evolution, thereby enhancing overall task success rates. Evaluations on six VIMA-Bench tasks reveal that our approach sets a new state-of-the-art, notably outperforming baselines in complex scenarios.