HF Daily Papers·· 9 天前精选AI 评分39
EMHO：通过经验轨迹优化具身智能体 Harness 的自我演化框架
EMHO: EMbodied Agent Harness Optimization via Experience Traces
AI 导读
EMHO 提出一种不修改底座模型、仅迭代优化具身智能体 harness 的自我演化框架，并通过 EMHO-Merge 支持多子任务共享同一 harness。该框架在 EmbodiedBench 的导航与操作任务上评估，使 Qwen 9B 与 27B 模型的任务成功率均获得一致提升，并改变了智能体监测进度、使用视觉工具、锚定观测和应对失败的方式。
推荐理由
提出在冻结底座模型的前提下，让具身智能体的 harness 自行从执行轨迹中迭代优化，为不重训模型的智能体改进提供了一条可迁移路径。
来源：HF Daily Papers · huggingface.co