OmniBrain-0：面向具身智能的统一 Agentic 模型
英文标题：OmniBrain-0: A Unified Agentic Model for Embodied Intelligence
本文介绍了面向通用具身智能的新型统一 Agentic 模型 OmniBrain-0。通用具身智能要求机器人在长任务流程中协调多种技能、持续跟踪任务进度并具备从失败中恢复的能力。研究指出，单一的专用控制策略难以确保任务级的整体可靠性，而引入强大的多模态 Agent 架构能有效整合高层规划与底层控制。该模型为具身机器人实现长程规划、故障自愈与跨任务协同提供了重要的技术参考与演进方向。
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OmniBrain-0：面向具身智能的统一 Agentic 模型
论文编号：arXiv:2610.36013v1
发布状态：新增（new）
摘要
通用具身智能（General-purpose embodied intelligence）要求机器人在长任务流程中协调多样化技能、持续跟踪任务进展，并具备从执行失败中自我恢复的能力。仅依赖专用策略（Specialist policies）无法保障任务级的可靠性，而强大的多模态 Agent 则为统一具身决策与控制带来了全新可能。OmniBrain-0 提出了统一的 Agentic 模型架构，致力于解决长周期具身任务中的协调、容错与泛化难题。
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