GaP：图即策略的多智能体自学习框架

2026年10月26日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Kaiyuan Chen 等作者的报道，提出并发布 Graph-as-Policy（GaP）多智能体编码框架及 8 个变异性自动化（VA）任务基准。据该报道，GaP 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。评测使用 8 个新开放 VA 基准，其中 4 个为仿真、4 个为真实场景，结果显示 GaP 成功率显著优于基线。目前事件进展停留在该框架与基准的发布及初步评测结果，尚无后续跟进报道，也未出现与早先报道数字、时间或说法不一致的情况。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。