研究比较机器人工具路由的四种策略：三种基于 ChromaDB 的语义检索方法（固定阈值、相对距离、子句感知聚合）与一个云端 1200 亿参数大模型基线。在 164 条人工标注提示（分三个复杂度级别，最高需至少三个工具）上，CDB-v3 在仅检索方法中宏平均综合得分最高，为 0.7822，大模型基线为 0.8869。大模型路由质量更高，但 CDB-v3 延迟显著更低且可本地部署、无需云连接，作者据此指出隐私敏感、连接受限与资源受限机器人系统存在质量-延迟权衡。
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论文提出 TEAR（任务证据权威路由）框架，在机器人端在线决定人类遥操作与本地自主两种控制源之间的权威分配。仲裁依据两类证据：网络状态证据决定遥操作可用性，任务语义证据判断自主执行是否仍与当前任务一致；轻量级时序仲裁器结合机器人状态与当前权威归属决定切换时机。在动态网络条件下的仿真与真实试验中，TEAR 任务成功率接近纯遥操作，遥操作仅占控制步数的 19.8%–27.4%，相比纯自主执行成功率提升 30%–40%。
该论文提出 Co^2Gen 框架，用于在无需人类遥操作的情况下自动生成多机器人协作数据，以训练去中心化 VLA 模型。框架先用去中心化协同规划方法生成以可执行函数形式表示的多机器人协作计划，再用该计划产出协作演示数据，并以去中心化方式微调 VLA 模型。实验显示，用这些数据微调后的 VLA 模型在去中心化协作任务上的表现，与用人类遥操作协作数据微调的模型相当。
论文提出 OASIS（在线锚点中心场景推理系统），用稀疏锚点节点表示室内环境，每个节点融合语义描述、视觉特征与几何状态，支持在线建图、开放词汇检索与导航。系统复用导航中采集的瞬时观测，在场景变化后重新定位被移动的物体，并以紧凑记忆支持按需证据提取与分层检索。在仿真与真实环境的标准检索基准及静态、动态导航任务中完成验证。
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%。
至知创新研究院（IQuest Research）公开IQuest-Q1完整技术报告《IQuest-Q1: Advancing Foundation Capabilities for Agentic CLI Systems》。该模型为320B总参数、15B激活参数的开源模型，面向代码开发、命令行交互与复杂Agent任务。报告给出30项Benchmark成绩，对照模型包括Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol，并披露训练细节，包括100万道实战题与防AI作弊机制。此前实测场景包括6个路口早高峰调度、双11仓库8台搬运机器人调度、24层写字楼电梯调度。
沃尔玛发布 Agent Gateway，这是一个 MCP 服务器，允许 AI 智能体在沃尔玛网站上进行购物；同时推出 Agent Profiles，用于对智能体进行授权，并将智能体产生的购买记录与人类用户分开追踪。
ASPIRE 是一个在“代码即策略”范式下自主编写并迭代改进机器人控制程序的持续学习系统，由闭环执行引擎、持续扩展的技能库和进化搜索三部分组成。在扰动操作任务上较此前方法最高提升 77%，Robosuite 双臂交接任务提升 72%，长时程家庭任务最高提升 32%；未见长时程任务零样本成功率为 31%，此前方法为 4%。使用 Claude Opus 5.5 时在全部 80 个 LIBERO-Pro 任务上平均成功率 99%，代表性 Robosuite 与 BEHAVIOR-1K 任务达 100%；仿真习得技能可跨本体与 API 降低真实机器人编程量，在线交互技能使其能逐步提效解开魔方。
arXiv 2609.29166v2 提出 HarnessPAI，一个与模型和本体无关的物理AI框架，将代码作为组织底层动作原语的可执行、可进化接口：单次 rollout 内以固定程序开环执行并检查，跨 rollout 则用执行反馈修订程序、把失败蒸馏为可复用技能。该框架在桌面机械臂、家用机器人、扫地机器人和足式行走智能体上相较基线取得一致提升；收敛后的程序还能为 VLA 与 WAM 模型生成微调训练数据，用于这些模型难以自行获得成功轨迹的任务。
论文将机器人视为可转移资源，研究异构多团队协作中的动态分配问题，并借鉴生态学汉密尔顿法则构建利他决策机制，该一般异构资源分配问题被证明为NP难。作者提出集中训练、分散执行的图神经网络策略，在团队交互图上预测机器人级转移决策与机器人到团队的分配。灭火场景评估中，15台机器人的五次配对物理试验显示，GNN在全部五次试验中达到建模的灭火停止阈值，静态固定团队分配仅两次达到。
该论文提出 HEHA 分层探索框架，用于无人机、轮式与足式等异构机器人协同探索未知环境。其全局规划模块采用新算法 RCH，在可通行性约束下求解大规模多哈密顿路径问题（mHPP），以最小化各机器人最大路径长度（makespan），并快速给出有界次优解；局部规划器同样考虑异构性以减少重复探索。实验显示，在异构可通行性条件下，RCH 的 makespan 比多个基线最多小 47%，HEHA 的探索时间比现有方法最多减少 30%。
论文提出 PAPAV 能力中心框架，将多模态具身智能体（MMEA）定义为耦合多模态任务推理与物理动作、并依据反馈修正决策的目标导向系统，包含感知状态、预判动作效果、规划路径、通过接口或本体执行、验证结果五项功能。作者据此对比 MMEA 与计算机使用多模态智能体（MMA）及机器人系统（RS），指出部分可观测、结果不可验证等五项物理约束使可预先固定的选择更少、纠错空间更小。在 64 个基准中，显式评估集中于“执行”，仅 5 个评估“预判”、3 个评估“验证”。
研究提出 TARSphere 全栈框架，在物理模拟器中运行机器人策略，并引入具身 NPC 与受限对话，通过事件驱动有限状态机依据已完成动作和已传递信息更新任务状态。其 TARSphere-Harness 让冻结的多模态大模型通过多级可执行技能、分层记忆与执行反馈修正决策。基于此构建的 TARSphere-Bench 覆盖 30 个室内场景、360 个回合，设五组配对条件评估感知鲁棒性、干扰适应、任务更新、人类协作与意图理解。对 8 个 MLLM 的评测显示通用模型可优于具身模型，任务更新与人机交互仍困难，频繁碰撞与跌倒表明需同时评估执行安全。
论文提出OMAR流程：视觉语言模型为未知物体生成标签及内容、包装类型等属性，经分割、深度与多视图关联完成跨视图定位，构建实例级3D场景图；再由LLM在该表示上推理货架潜在组织方式，对场景一致的放置位置排序，无需用户提供偏好，排序结果用于后续几何与运动学可行性检查。实验显示，该方法在实例映射与放置一致性上优于单视图语言定位和仅几何基线，可在无预定义物体-容器映射、无类别特定重训练的情况下自主放置未见物体。
作者提出非参数化因果交互接地框架 CausGround，将交互经验蒸馏为以动作为中心的因果知识，识别动作前置条件与效果并以分解式世界状态表示组织。在适配的 VirtualHome 与 RoboCasa 基准上，基于视觉的高层规划平均任务成功率由 24.9% 升至 53.3%，闭环规划成功率由 43.0% 升至 57.0%；SWITCH 上交互推理准确率由 25.8% 升至 31.9%。真实机器人实验显示其可从 MLLM 解释的目标反向推导可执行高层动作序列，且无需参数更新。
arXiv:2610.29674v1 收录一篇立场/设计研究论文，将智能体注视、接近、接触引发的接受与回避研究，与描述负面情感随时间累积、持续、压抑和表达的「情感黏度」模型相连接。作者主张回避不是交互失败，而是标示人机边界的关涉信号，并据此提出智能体按社会关系与交互历史维持、压抑或表达负面状态的设计视角。文中给出三元嫉妒、不适压抑、耐心时机、时空黏性等设计案例，并讨论干预的可追溯、有限、可争议与可修复。
研究提出SERA（自进化机器人智能体）：将高层VLM组织为机器人智能体，通过可编辑执行框架维护任务上下文，并用观测与执行反馈更新上下文以指导后续规划；低层控制由固定的VLA执行器承担。自进化环节通过环境推演提出并评估框架修订，选定配置在留出测试前固定。在RoboMME基准上，SERA自主选择配置的总体成功率为51.38%，无自进化时为44.38%。
研究提出 PAL（Plan first, Act Later）分层记忆框架，用于视觉-语言机器人操作，包含短期视觉缓冲、语义事件记忆和可执行 subtask_list。高层 VLM 将流式视觉观测转为 subtask_list，执行时选取当前相关子任务交给底层 VLA 策略；配套两阶段数据生成，先扩展稀疏更新监督，再用任务落地验证的自标注生成训练数据。在 RoboMME 上成功率达 56.05%，超过最强基线 FrameSamp-Modul 的 44.51%；四项真实操作任务总体成功率 60.83%，高于 MemER 的 45.00% 和 FrameSamp-Modul 的 28.33%。