From Reaction to Anticipation: Proactive Failure Recovery through Agentic Task Graph for Robotic Manipulation
作者: Sheng Xu, Ruixing Jin, Huayi Zhou, Bo Yue, Guanren Qiao, Yunxin Tai, Yueci Deng, Kui Jia, Guiliang Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-05-12
备注: 18 pages, accepted to RSS 2026
💡 一句话要点
AgentChord：通过Agentic任务图实现机器人操作的主动故障恢复
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 故障恢复 主动规划 任务图 Agentic系统
📋 核心要点
- 现有机器人操作框架在故障处理上采用被动式检测-推理-恢复流程，导致高延迟和鲁棒性不足。
- AgentChord通过构建包含预测性恢复分支的Agentic任务图，实现对潜在故障的主动规划和快速响应。
- 实验表明，AgentChord显著提高了长时程双臂操作任务的成功率和执行效率，提升了机器人系统的可靠性。
📝 摘要（中文）
机器人操作取得了显著进展，但由于动态和非结构化环境中任务失败不可避免，可靠执行仍然具有挑战性。为了处理这些失败，现有框架通常遵循逐步的检测-推理-恢复流程，由于延迟推理和被动规划，这通常会导致高延迟和有限的鲁棒性。受人类预测和主动规划潜在失败能力启发，我们引入AgentChord，一个将操作任务建模为有向任务图的agentic系统。在执行之前，该图通过指定上下文感知的纠正行为的预测性恢复分支进行丰富，从而在发生故障时能够立即做出有针对性的响应。具体来说，AgentChord通过专业agent的编排来运作：一个构建标称任务图的composer，一个使用预测性恢复分支增强图的arranger，以及一个使用低延迟监视器编译和协调可执行转换的conductor，以检测偏差并触发预编译的恢复，而无需重新规划。对各种长时程双臂操作任务的实证研究表明，AgentChord显著提高了成功率和执行效率，从而提高了现实世界机器人系统的可靠性和自主性。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作框架在处理任务失败时，通常采用被动式的“检测-推理-恢复”流程。这种流程的痛点在于，需要先检测到故障，然后进行推理分析，最后再进行恢复规划。这导致了较高的延迟，并且由于环境的动态性，重新规划的鲁棒性也难以保证。因此，如何降低故障恢复的延迟，提高机器人操作的可靠性，是一个亟待解决的问题。
核心思路：AgentChord的核心思路是借鉴人类预测和主动规划潜在失败的能力，将操作任务建模为一个有向任务图，并在执行前，通过预测性恢复分支来增强该图。这些恢复分支指定了上下文感知的纠正行为，使得在发生故障时，系统能够立即做出有针对性的响应，而无需重新规划。这种主动式的故障恢复策略，可以显著降低延迟，提高鲁棒性。
技术框架：AgentChord的整体架构包含三个主要模块：Composer、Arranger和Conductor。Composer负责构建标称任务图，描述了任务的正常执行流程。Arranger负责使用预测性恢复分支来增强任务图，这些分支定义了在特定上下文中，如何应对潜在的故障。Conductor负责编译和协调可执行的转换，它使用低延迟的监视器来检测偏差，并触发预编译的恢复，而无需重新规划。这三个模块协同工作，实现了对机器人操作的主动故障恢复。
关键创新：AgentChord最重要的技术创新点在于其主动式的故障恢复策略。与现有方法相比，AgentChord不是被动地等待故障发生，而是主动地预测潜在的故障，并提前规划好相应的恢复策略。这种主动式的策略，可以显著降低故障恢复的延迟，提高机器人操作的可靠性。此外，AgentChord使用Agentic任务图来表示任务，使得任务的结构更加清晰，便于进行预测和规划。
关键设计：AgentChord的关键设计包括：1) 如何构建预测性恢复分支：这需要对任务进行深入的分析，识别出潜在的故障点，并设计相应的恢复策略。2) 如何选择合适的监视器：监视器需要能够快速、准确地检测到偏差，以便及时触发恢复。3) 如何协调各个Agent之间的工作：Composer、Arranger和Conductor需要协同工作，才能实现对机器人操作的主动故障恢复。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AgentChord在各种长时程双臂操作任务中，显著提高了成功率和执行效率。具体来说，AgentChord在成功率方面相比于基线方法提升了XX%（具体数值未知，论文未明确给出），在执行效率方面也取得了显著的提升（具体数值未知，论文未明确给出）。这些结果表明，AgentChord是一种有效的机器人操作故障恢复方法。
🎯 应用场景
AgentChord具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。在工业自动化中，它可以提高生产线的可靠性和效率。在家庭服务机器人中，它可以提高机器人的自主性和安全性。在医疗机器人中，它可以提高手术的精度和安全性。AgentChord的未来发展方向包括：进一步提高预测的准确性，扩展到更复杂的任务，以及与其他机器人技术的融合。
📄 摘要（原文）
Although robotic manipulation has made significant progress, reliable execution remains challenging because task failures are inevitable in dynamic and unstructured environments. To handle such failures, existing frameworks typically follow a stepwise detect-reason-recover pipeline, which often incurs high latency and limited robustness due to delayed reasoning and reactive planning. Inspired by the human capability to anticipate and proactively plan for potential failures, we introduce AgentChord, an agentic system that models a manipulation task as a directed task graph. Before execution, this graph is enriched with anticipatory recovery branches that specify context-aware corrective behaviors, enabling immediate and targeted responses when failures occur. Specifically, AgentChord operates through a choreography of specialized agents: a composer that structures the nominal task graph, an arranger that augments the graph with anticipatory recovery branches, and a conductor that compiles and coordinates executable transitions using low-latency monitors to detect deviations and trigger pre-compiled recoveries without re-planning. Empirical studies on diverse long-horizon bimanual manipulation tasks demonstrate that AgentChord substantially improves success rates and execution efficiency, advancing the reliability and autonomy of real-world robotic systems. The project page is available at: https://shengxu.net/AgentChord/.