Know When to Escalate：面向云-端具身智能体的评论家引导自适应执行

论文提出 CARE 框架，用轻量评论家模型监测本地执行器的执行可靠性，在不可靠时把控制权升级给更强的云端模型，并在升级后保持控制直至智能体恢复，避免逐步切换；共享交接记忆跨执行器维护执行上下文与任务级进度，使模型介入时无需从头开始。在多个具身基准上，CARE 的任务成功率比最强协作基线高 6.3-18.3 个百分点，接近或超过纯云端方案，同时将动作间隔中位延迟降低 28.8-82.6%。