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HexaShell：让 VLM Agent 以编码方式控制机器人，在 RoboDojo 上取得 39.7% 成功率
原文标题
HexaShell: A Thin Harness for Exploring the Limits of VLM Agents as Robot Coding Agents
AI 导读
研究提出 HexaShell，一个极薄的机器人控制框架：VLM 编码 Agent 通过命令行驱动双臂机器人，读取三个已标定 RGB 相机，并在每次失败后读日志、定位原因、编写或修复名为 tools 的小程序，用三角测距和平面求交估算物体与夹爪的相对位置。工具仅用单 seed 的十种布局构建并冻结，再在同 seed 的十种新布局上测试，使用 Codex 与 GPT-6-Astra 中等推理强度，在 RoboDojo 全部 42 项任务上达到 39.7% 成功率与 48.0 进度分，刷新最优。瓶颈在接触而非推理：推动 92.5%、记忆任务 65.0%，而紧密插入仅 8.3%。作者开源了已演化的 tools。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
展示了编码 Agent 在真实机器人操作中的能力边界：把失败经验沉淀为可复用代码工具后能刷新 RoboDojo 榜单，但紧密插入等接触密集型任务仅 8.3%，为机器人 Agent 研究者指明了推理之外的运动控制瓶颈。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。