智元发布具身Agent框架Genie Master

具身智能走向规模化的关键前提。

本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin

据IPO早知道消息，智元于10月27日正式推出具身Agent框架 Genie Master，让机器人实现“边上岗，边解锁新技能”。Genie Master让机器人能够实现部署后的自主改进，在真实作业中持续提升能力，进而为跨场景复制与规模化应用打下基础。

搭载这一框架的精灵 G2，在真实便利店上岗期间，不依赖人工示范与调试，自己定位失败原因、调整策略、沉淀经验，做到了在多个复杂精细任务上持续改进，实现“无人在环”的持续自我进化。这是行业首次跳出仿真环境、走出实验室，首次在真实业务场景中验证 Physical RSI（具身递归自进化）。

当机器人可以在部署中自主积累经验，同一套能力便能不断增厚，向更多门店、更多场景复制时，边际成本将持续下降——这正是具身智能走向规模化的关键前提。

搭起一座桥，为 Physical RSI 提供支撑

在便利店上下货时，机器人需要把商品挂到货架的挂钩上。这个看似简单的任务，可能遇到一连串问题：挂钩尺寸太小、标签牌遮挡视线、头部相机无法看清准确位置。如果 Agent 只给出一句“把货挂上去”，动作策略很难获得足够的执行信息；如果失败后，现场结果也无法返回，Agent 就难以判断问题究竟出在哪里。

机器人怎样像人一样，从一次次实践中吸取教训，从而越干越熟练？

关键不只是“会想”，还要“会做、知道结果、继续改进”。Agent 给出的判断，要落实为机器人的具体动作；机器人执行后的真实结果，也要回到 Agent，成为下一轮判断和学习的依据。

搭起一座桥，把判断、执行与反馈连接起来，正是 Genie Master 的设计出发点。为此，研究团队提出具身执行协议 EEP（Embodied Execution Protocol），统一能力、引导、反馈和连续性四类接口，让 Agent 清楚地知道：有哪些机器人能力可以调用，这一步应该如何引导执行，实际结果是否达到要求，以及还有哪些任务需要完成。

有了这套协议，Agent 结合现场观测下达执行引导，机器人执行后，成功与否、卡在哪一步等信息实时返回；一旦任务中断，系统保留已完成的进展，Agent 从断点处重新规划，而不是从头再来。多台机器人协作时，Agent 还能持续追踪集群的分工和任务依赖，支持多机动态调度。

在上述挂货任务中，Agent 回溯失败记录后发现，头部视角分辨率不足，挂钩又被标签牌遮挡，导致机器人无法识别挂钩位置。于是，Agent 调整执行引导：左手先靠近目标，用腕部相机补充近距离视角；确认挂钩位置后，再由右手完成挂货。从发现“挂不上去”，到判断“为什么挂不上去”，再到调整“应该怎样挂”，执行结果由此成为下一轮判断的依据。

两条路线，让机器人学会“吃一堑 长一智”

跑通执行闭环，只是第一步。要让机器人能力持续提升，还需要把一次教训，变成长期可复用的经验。

研究团队通过 Harness RSI 与 Policy RSI 两条互补路线，分别将经验保留在提示与记忆、动作策略参数中：一条让机器人记住经验，另一条让机器人把经验练成能力。

Harness RSI，让经验可积累。在推理和执行过程中，机器人会将成功与失败的案例随做随记。每日任务结束后，再由模型统一总结，把其中可复用的内容沉淀进长期记忆。遇到同类任务和场景时，这些经验可以被逐步加载、调用。

在前述挂货中，“头部相机看不清—改用腕部相机定位—右手完成挂货”的调整过程，可以经过总结成为可复用的“动作指南”。下一次遇到相似问题，Agent 不必完全重新摸索，而是可以调用已有经验组织行动。

Policy RSI，让能力可固化。在 Agent 协助执行、接管和恢复的过程中，系统会产生包含问题、调整和结果的数据。这些数据经过后处理后用于训练动作策略，使有效的改进不只服务于当前任务，还能保留在模型参数中，转化为后续可调用的操作能力。

以打包外卖为例，针对水瓶和夹爪容易被白色提带缠住的问题，Agent 通过更具体的动作提示，引导夹爪先收回、再重新尝试放入包装袋。此类执行与恢复数据随后会回流训练，成为后续动作学习的素材。

两条路线由此相互配合：前者帮助 Agent 更有效地诊断问题、后者则将执行经验转化为可保留的操作能力，从而让这一次工作的经验，成为下一次进化的起点。

走进一家店，让机器人在实战中持续进化

Genie Master 的能力，已经在真实场景中得到初步检验。

过去一段时间，G2 在便利店正式上岗，并在多个复杂精细任务上实现了持续改进：熟食打包在多次失败后变得更顺畅，取货和补货动作的准确度也稳步提高。

这些变化并非来自人工调参，而是机器人在执行过程中自己定位问题、积累经验的结果。这也是行业首次跳出仿真环境、走出实验室，在真实场景中验证 Physical RSI——机器人不依赖人工示范和调试，在部署状态下持续自我进化。

真实业务场景的验证只是第一步。接下来，研究团队还将在更多任务和场景中继续检验、完善这套体系。

11 月 2 日，智元将开启一场 24 小时不间断直播。6 台精灵G2 将作为机器人便利店的“试用期员工”，从首日 10:00 打卡上班，到次日 10:00 完成一场连续 24 小时的“转正考核”。