VIA: Visual Interface Agent for Robot Control
作者: Hengyuan Hu, Priya Sundaresan, Jensen Gao, Dorsa Sadigh
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-07-13
💡 一句话要点
提出VIA框架以实现机器人控制的视觉接口代理
🎯 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 视觉理解 基础模型 代理任务 闭环控制 桌面操作 零-shot学习
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言-动作模型在机器人控制中表现有限，主要受数据和计算资源的约束。
- VIA框架通过将机器人控制视为代理任务，利用现成的基础模型和3D界面进行操作，避免了特定微调。
- 在实验中，VIA在多个任务中表现出色，尤其在LIBERO-Goal任务上取得了96.7%的成功率，展示了其强大的通用性。
📝 摘要（中文）
机器人操作是一项复杂的任务，涉及视觉理解、物理推理、规划和闭环控制。现有方法通常通过在机器人数据上微调通用基础模型（FM）来生成视觉-语言-动作（VLA）模型，但由于数据和计算资源的限制，这些模型的能力受到限制。本文提出VIA（视觉接口代理），将机器人控制重新定义为一个代理任务，利用现成的FM驱动操控器，通过基于浏览器的3D界面进行操作。VIA无需针对特定机器人进行微调，依赖于视觉输入和一小组通用工具，展示了在多个桌面操作任务中的零-shot能力，取得了显著的成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有机器人控制方法在数据和计算资源限制下的能力不足，尤其是视觉-语言-动作模型的局限性。
核心思路：VIA框架通过将机器人控制转化为代理任务，利用现成的基础模型和3D视觉界面进行操作，避免了对特定机器人的微调。
技术框架：VIA的整体架构包括一个基于浏览器的3D界面，代理通过截图、发出直观命令、观察结果并进行调整来控制机器人。主要模块包括视觉输入处理、命令生成和反馈调整。
关键创新：VIA的创新在于其无需特定微调，直接利用基础模型的通用推理能力和闭环错误恢复能力，显著提升了机器人控制的灵活性和适应性。
关键设计：VIA依赖于一小组通用工具进行操作，设计上强调了视觉输入的处理和命令的直观性，确保代理能够在没有特权状态信息的情况下进行有效控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，VIA在使用最强模型Fable 5时，在三个LIBERO-Goal任务上达到了96.7%的成功率，并在长时间的彩虹组装任务中实现了100%的成功率。这些结果表明，VIA在机器人控制任务中展现了卓越的性能，尤其是在零-shot学习能力方面。
🎯 应用场景
VIA框架的潜在应用场景包括家庭机器人、工业自动化和服务机器人等领域。其创新的视觉接口代理设计使得机器人能够更灵活地适应不同的操作环境，提升了人机交互的效率和便捷性。未来，VIA可能在智能家居和自动化生产线等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Robot manipulation is a complex task that requires visual understanding, physical reasoning, planning, and closed-loop control. General-purpose foundation models (FMs) have grown remarkably capable of some of these, especially vision and reasoning. To leverage this for generalist robot policies, current methods typically involve converting existing FMs into vision-language-action (VLA) models by fine-tuning on robot data to output low-level actions. However, VLAs are often orders of magnitude smaller than frontier FMs given the limited data and compute available for fine-tuning, which in turn limits their general capability. Inspired by the growing ability of FMs to operate software through visual interfaces, we ask whether that same competence suffices to control a robot. We present VIA (Visual Interface Agent for robot control), a framework that recasts robot control as an agentic task: an off-the-shelf FM-powered agent drives a manipulator through a browser-based 3D interface by taking screenshots, issuing intuitive commands, observing the outcome, and adjusting. The agent receives no robot-specific fine-tuning and no access to privileged state information: it perceives visual input and acts through a small set of general tools. VIA inherits the agent's general reasoning, closed-loop error recovery, and ability to plan and re-plan from what it observes. It solves a diverse suite of tabletop manipulation tasks zero-shot with both Claude Code and Codex. With the strongest model (Fable 5) it achieves 96.7% success on three LIBERO-Goal tasks and 100% on a long-horizon rainbow assembly task. Performance improves with the scale and strength of the underlying model. These results suggest that frontier agents already possess skills that transfer directly to robot control given the right interface: your coding or computer-use agent is, in a sense, secretly a robot-control agent.