AgenticRoboRL：机器人规划器后训练框架

2026年10月21日，arXiv Robotics 刊出 Xinxin Liu 等作者的报道，提出名为 AgenticRoboRL 的框架，用于跨不同机器人执行框架（harness）后训练机器人规划器。该报道称，其训练配方结合监督微调与多轮强化学习，并用框架专属适配器把记录下来的规划器交互与任务结果关联起来，同时保持执行组件固定。报道还称，作者表示将发布该框架与训练好的规划器检查点。目前该事件仅此一篇主报道，尚无跟进报道，后续进展有待观察。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。