ROSClaw：用于代理机器人控制和交互的 OpenClaw ROS 2 框架

基础模型可以赋予机器人开放式推理、语言理解和自适应规划，但如今将模型连接到物理机器人需要定制集成，将感知、驱动和安全性耦合到单个模型和平台。我们提出了 ROSClaw，一个与模型无关的执行层，它将 OpenClaw 代理运行时与 ROS 2 集成在一起，使任何基础模型能够通过以下方式感知、推理任何支持 ROS 的机器人并对其进行操作：(i) 具有标准化可供性注入的动态能力发现，(ii) 多模式观察标准化，(iii) 可配置安全范围内的预执行操作验证，以及 (iv) 结构化审计日志记录。交换模型后端或机器人平台是配置更改；工具模式、安全执行和来源日志记录保持不变。我们在三个平台（轮式、四足、人形）上部署 ROSClaw，并具有四个基础模型后端。在这种受控基底下，模型在政策外行动提议率方面表现出高达 4.8 倍的差异（仅前沿模型中的差异为 3.4 倍），并根据相同的命令产生质量上不同的物理行为。针对 ROSA 的跨框架奇偶校验协议证实，执行层设计（而不仅仅是提示措辞）会显着影响任务完成和安全行为，从而将 ROSClaw 确立为实用的代理机器人基础设施和嵌入式人工智能的可重复测量工具。