研究提出 RoboDuo 闭环双系统框架，以代码作为编码智能体与两个 VLA 之间的接口：智能体编写程序让全任务 VLA 尝试完整任务并检查是否完成，失败时由原子 VLA 完成剩余步骤；智能体不输出动作、只决定由哪个 VLA 执行，因此封装现有全任务 VLA 且不更新其权重。团队基于同一组 LIBERO 演示构建 LIBERO-Atomic、LIBERO-Code 和 LIBERO-Judge 用于训练。在 LIBERO 与 LIBERO-PRO 上，RoboDuo 持续提升 X-VLA 和 π0.5，长时程任务增益最大，并在真实机器人上恢复了冻结全任务 VLA 的失败 rollout。
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SceneAgent是一条智能体流水线，通过基于仿真器的视觉检查与修复，把3DGS、摄影测量、LiDAR采集、AI生成3DGS场景及4D动态视频转换为可交互仿真环境，流程涵盖物体分割、物理参数估计、部件分解、关节化与可变形仿真，并生成物体变体与脚本化演示以支持策略学习。在GraspClutter6D杂乱料箱场景中，所有具备可评分输出的编码智能体配置F1均超过SimFoundry，最佳60.75%对6.9%；在4DCodeBench三个动态场景上，Gemini 4 Argon平均动态IoU从0.86%升至99.09%。作者还展示了多样化仿真交互及向真实机器人的初步策略迁移。
该综述指出，人形机器人正从实验室单机平台转向共享工作空间、基础设施、任务与知识的互联集群，但现有研究大多仍把人形机器人当作独立系统。文章按通信、协调、协作、人机社会交互四项信息交换功能组织网络化人形智能研究，并用一个工厂场景串联四者，沿交互架构、交换信息、物理耦合、运行时间尺度、系统规模、具身形态六个维度梳理文献。作者将物理与仿真人形机器人的结果同其他机器人平台或无实体智能体的结果分开，理由是后者无法体现平衡、全身运动、接触等约束，同时区分本地风险与网络引入的过时信息、不安全知识传播等风险，并列出控制感知网络、以身体为中心的紧凑消息、集群级社会一致性等开放问题。
论文提出 RobotAgentBench（RAB）基准，用于在开放世界家庭环境中评估机器人智能体。该基准通过智能体辅助、人在回路的真实到仿真流程，构建 50 个含可交互物体的家庭布局，覆盖 90 个原子任务、18 个短时程任务、8 个长时程任务和 4 个开放式场景。评估分任务级与场景级：任务级考察任务发现、情境推理、操作、失败恢复、鲁棒性五个维度；场景级考察能力整合以满足高层用户需求。实验显示操作能力与自主性之间存在显著差距，智能体架构与递归自我改进具优势。
该研究提出 ThinkLocoManip，一个面向足式移动操作长程任务的智能体框架，采用交错推理与执行范式，让智能体持续推理状态、执行动作、观察结果并调整策略。框架编排感知、导航、操作与运动四类专用工具，并明确将运动作为智能体推理与执行的工具域；同时设计跨域协调技能与关键帧思考机制，用于保留执行上下文和支持错误恢复。真实世界实验显示，其成功率为 77%，是最强“先规划后执行”基线 37.1% 的两倍以上。
研究团队提出示意图引导具身导航工作流，包含数据生成流水线与闭环框架 ScheNav。其轻量流水线将二维平面图转为导航训练环境，产出 Furnished-RPLAN 数据集，含逾 3.3 万个带家具布局及配对的导航回合与噪声可控示意图。ScheNav 用学习到的空间模块 SchemaField 融合示意图引导与累积观测，预测空间价值场并随探索更新，配合基于轨迹的训练和跨帧一致性目标。实验显示在示意图、目标椭圆和指向方向下导航成功率与路径效率提升，并对示意图扰动和缺失有容忍度。
MOTIO 系统将人类动作视频、3D 资产、运动参考与可复用技能转化为人形机器人移动操作程序，通过上下文任务与接触推理构建分阶段交互，并借助物理执行、多帧反馈和人工验证迭代，无需任务特定遥操作或机器人演示采集。33 次带时间戳的首次批准中，智能体轮次时间中位数 97.0 分钟，请求到批准时长 2.80 小时。在扫描办公室中，G1 完成连续 101.75 秒的瓶子处理物理执行；物理细化使拧螺丝螺纹残差降低 76.0%。智能体生成的技能还用于监督 BC/DAgger 蒸馏至共享参考策略，同一检查点完成 18 个仿真任务，无需推理时专家干预。
论文提出HGWM，将LLM生成的房间锚点先验与持久空间语义记忆结合，用于零样本物体导航：粗阶段以0-10分对候选朝向打视觉语义分，细阶段衡量观测物体、房间上下文与目标先验的符号兼容性，再经相位相关融合与LLM方向建议结合后选择局部动作。在HM3D v0.1上报告62.6% SR、31.5% SPL，WMNav为58.1%、31.2%；MP3D上为46.8%、17.9%，对比45.4%、17.2%；HM3D v0.2完整模型为74.4% SR、31.9% SPL。组件消融使SR下降0.9-2.3个百分点、SPL下降0.6-1.5点。作者称实现通过离线测试，但无逐回合重跑记录，评估仅限仿真。
研究团队提出Embodied Agent Arena，在几何、空间推理、可供性、任务规划与操作五个维度评测十个VLM智能体，1000个案例由32个既有来源与自建GeoProbe基准（168案例，覆盖相机、运动、深度与尺度估计）组成。结果显示闭源权重模型在全部五个领域领先，开源权重VLM空间推理可用但规划与操作成功率明显更低。执行中智能体可达成早期子目标却失去物体控制、将动作绑定到错误接收区域或提前停止；代码修复能恢复执行但不完成任务，自我审查可能推翻正确判断。
论文提出 Graph-as-Policy（GaP）多智能体编码框架，从模块化开放机器人技能库（MORSL）生成含感知、规划、控制节点的有向计算图，用于物体几何与位姿变化较大的“变异性自动化”（VA）任务。GaP 构建内部仿真环境，并行用不同图排练任务实例，迭代优化图结构与参数以提升成功率和吞吐量。作者在 8 个新开放 VA 基准（4 个仿真、4 个真实世界）上评估，称成功率显著优于基线，并公开代码与数据。
研究提出一种接入ROS 2 Nav2的自然语言策略接口：本地大语言模型将操作员指令转为JSON策略，指定目的地、空间约束及时间或事件条件，确定性检查决定任务是否接受，三个代价地图适配器把接受的策略投影进现有导航栈，不改动规划器与控制器。在150条研究者编写的英文指令上，四个本地模型产出107-142条正确接受策略，规则解析器为44条，各模型错误接受3-20次；故障注入中8个端点/JSON故障与29个验证器阶段故障被拒。仿真与TurtleBot3实验中，任务1-3平均行驶时间较无策略基线在仿真降低18.4-24.5%、实体平台降低23.1-35.0%。
论文提出 LogLook，一种面向前沿视觉语言模型机器人规划器的执行锚定记忆机制：系统保留执行日志与模型此前笔记，由模型决定查看位置，仅在预期变化处返回帧，并在检查所选部分前先略读演示。用基准的运动规划器测量，LogLook 在 token 减少 43%、图像用量不到一半的情况下达到与仅笔记记忆相同的成功率，因记忆或所见内容导致的失败回合大幅减少；直接控制下在 RoboMME 测试集上解决 93.5%。
WorldMirror 提出一种智能体化的真实到仿真框架，从野外机器人演示中构建可交互数字孪生，核心是把真实到仿真构建表述为对可执行世界程序的迭代精化。编码智能体负责分解场景、规划重建步骤并编排图像与三维生成工具，通过验证反馈修正程序；以相机位姿为锚的场景表示将世界组织为静态视觉上下文、支撑几何与可编辑交互资产。在 DROID 数据集上的实验显示，该方法能重建视觉逼真、几何一致的可交互世界，并保持所记录机器人轨迹的物理有效性。
FORCA 以视觉观测和腕部力/力矩测量为输入，自动编写用于接触探测与力响应运动的 Python 程序，并在多次执行之间结合力记录与视觉结果诊断失败、修订运动与力反馈控制逻辑。该方法无需演示数据、任务特定训练或仿真环境。在五个真实机器人任务上，FORCA 在提升操作精度、适应物体或表面属性变化、在表面变化与物体运动下调节接触三类场景中验证有效；与纯视觉变体相比，抓取精度与任务成功率提高，擦拭和剥离中的接触丢失减少。
南洋理工大学及合作者提出CodeActionBench基准，用于评估具身操作中智能体代码即策略的完整闭环：智能体自主选择观察视角与视觉目标、构建3D估计、生成操作姿态、编写并调试程序，并自行判断任务完成。在双臂仿真配置中，尝试成功率从2.7%到73.3%不等，GPT-6 Astra（Codex CLI）达到73.3%，Claude Opus 5为49.3%（参考测试框架）和45.3%（Claude Code）；在七个共享参考测试框架配置中Opus领先，Gemini 3.6 Flash以20.0%紧随。轨迹分析显示视觉定位、3D估计和程序纠正是三个独立瓶颈。基准、代码与项目页面均已开源。
Einsia AI 的 Navers Lab 发布 EmbodiedEvo（ArXiv 2610.18867），让编码智能体在每任务专属的 Playground 场景中自由探索，把验证有效的操作封装为带检查条件的参数化函数，并积累文本经验供后续任务复用；reset() 仅在 Playground 可用。在 RoboDojo 基准上取得 45.08 平均分、38.95% 成功率，超过所有 VLA/WAM、独立 Agent 及 Agent+VLA 方法。轨迹分析显示 Astra 等基线智能体知道抓取目标但抓取不可靠，自进化技能弥补了该差距。论文、代码与项目主页已开放。
研究提出用另一个编码智能体（优化器智能体）自动改进视觉界面机器人智能体的harness（提示词、工具与控制规则）。实验显示：每轮rollout数从5增至100可提升留出集成功率，小批次会过拟合；采用Champion-Challenger规则（仅在相同固定用例上胜过现任版本才采纳修订）后，LIBERO任务留出集成功率在30轮内从51%升至67%。将进化harness与预训练策略结合并用多教师在线策略蒸馏回策略，得到独立策略在RoboCasa365官方协议下达62.2%，较起点高4.8个百分点；叠加进化harness后在排行榜基准达71.2%，比最佳已发表条目高13.1个百分点。
论文提出分散式实时多机器人规划器 WarpWeaver，将机器人间耦合替换为局部约束，通过分散式列生成在共享空间协商租金，引导各机器人分散树搜索，并在静止时认证协议的近最优性。仿真中，WarpWeaver 在 Dynobench 上相比集中式离线规划器总行程时间最多减少 22%，相比分散式实时基线最多减少 37%，图连通性任务成功率提高近一倍；六台机器人板载规划硬件实验验证了可实施性。