LIBERO-Agent: Evaluating General-Purpose Agents for Direct Embodied Manipulation
作者: Zijie Diao, Yitong Chen, Sicheng Xie, Tianyi Lu, Wujian Peng, Guojin Zhong, Houze Xu, Ziyi Ye, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-30
💡 一句话要点
提出LIBERO-Agent以评估通用代理在机器人操作中的表现
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 通用代理 机器人操作 交互式环境 任务评估 机制交互 性能分析 自主决策
📋 核心要点
- 现有的通用代理在数字环境中表现良好，但在实际机器人操作中能力转移的有效性尚不明确。
- LIBERO-Agent通过提供一个交互式环境，使代理能够选择观察和处理信息，从而更好地执行机器人操作任务。
- 实验结果表明，尽管代理在感知和简单任务上表现出色，但在复杂任务中性能显著下降，GPT-6 Astra表现最佳。
📝 摘要（中文）
通用代理能够进行规划、使用工具并根据反馈调整行为，但这些能力是否能从数字环境转移到实体操作仍不明确。为此，本文引入LIBERO-Agent，一个用于评估这些代理在机器人操作任务中的基准。LIBERO-Agent提供一个交互式机器人环境，允许代理选择观察、处理信息并发出本地动作命令。该基准整合了200个任务，并提供了一个30任务的主要套件，分离感知、短期执行和长期组合。结果显示，代理在感知和简单短期任务上表现良好，但在困难短期和长期任务上性能显著下降。更丰富的观察有助于短期操作，而演示的效果依赖于代理及其格式。GPT-6 Astra在所有代理中表现最佳，其主要优势在于机制交互，尤其是在需要持续物理接触时。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决通用代理在机器人操作任务中的能力转移问题，现有方法主要依赖于高层次的控制程序，缺乏灵活性和适应性。
核心思路：LIBERO-Agent通过提供一个交互式环境，允许代理自主选择观察和处理信息，从而提高其在实际操作中的表现。这样的设计使得代理能够更灵活地应对复杂的操作任务。
技术框架：LIBERO-Agent的整体架构包括200个任务，主要套件包含30个任务，分为感知、短期执行和长期组合三个阶段。代理在每个阶段都可以进行自主决策。
关键创新：LIBERO-Agent的最大创新在于其交互式环境设计，使得代理能够在真实操作中自主选择和处理信息，而不是依赖于预定义的控制程序。
关键设计：在设计中，代理的观察选择和信息处理能力是关键，采用了多种工具和方法来增强其操作能力，具体的参数设置和网络结构在实验中进行了优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，代理在感知和简单短期任务上表现良好，但在困难短期和长期任务上性能显著下降，尤其是GPT-6 Astra在机制交互方面表现最佳。具体而言，GPT-6 Astra在需要持续物理接触的任务中表现出色，但在跨阶段干扰和几何错误方面仍存在不足。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化制造和人机协作等。通过提高通用代理在实际操作中的表现，LIBERO-Agent有助于推动机器人技术的进步，提升其在复杂环境中的适应能力和灵活性，未来可能在工业、医疗和服务等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
General-purpose agents can plan, use tools, and revise their behavior from feedback, but it remains unclear whether these capabilities transfer from digital environments to embodied manipulation. To investigate this question, we introduce LIBERO-Agent, an agent-native benchmark for evaluating these agents in robot manipulation tasks. Rather than asking agents to submit task-level Python control programs or operate through high-level robot skills, LIBERO-Agent provides an interactive robotic environment where agents can select which observations to inspect, process them with their own tools, and issue native action commands. LIBERO-Agent integrates 200 tasks into a common interaction framework and provides a 30-task primary suite that separates perception, short-horizon execution, and long-horizon composition. Results reveal a pronounced reliability gap: while agents perform well on perception and easy short-horizon tasks, their performance degrades substantially on hard short-horizon and long-horizon tasks. Richer observations improve short-horizon manipulation, while demonstration benefits depend on the agent and format. Among these agents, GPT-6 Astra achieves the strongest overall performance. Further analysis shows its major advantage lies in mechanism interaction, especially when sustained physical contact is needed, while its remaining failures stem from cross-stage interference and geometric errors.