arXiv Artificial Intelligence· Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Letian Fu, Justin Yu, William Pacini, Sandeep Bajamahal, Hudson Kim, Jaimyn Drake, Daehwa Kim, Haoru Xue, Jonathan Francis, Christian Juette, Peter Schaldenbrand, Muhammet Yunus Seker, Ruwan Wickramarachchi, Uksang Yoo, Guanzhi Wang, Adithyavairavan Murali, Balakumar Sundaralingam, S. Shankar Sastry, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Spencer Huang, Ken Goldberg·· 2 小时前AI 评分45
GaP：面向变异性自动化任务的多智能体自学习图策略框架
GaP: A Graph-as-Policy Multi-Agent Self-Learning Harness For Variational Automation Tasks
AI 导读
GaP 是一个多智能体编码框架，可从模块化开放机器人技能库（MORSL）生成含感知、规划与控制节点的有向计算图，并构建内部仿真环境并行演练不同图以迭代优化结构与参数。研究用 8 个新开放变异性自动化（VA）基准评测，其中 4 个仿真、4 个真实场景，结果显示 GaP 成功率显著优于基线。
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