AEROS：具有具体功能模块的单代理操作架构

机器人系统缺乏以统一方式组织智能、能力和执行的原则性抽象。现有的方法要么在整体架构中结合技能，要么将功能分解为松散协调的模块或多个代理，通常没有一致的身份和控制权限模型。我们认为，机器人应该被建模为一个单一的持久智能主体，其功能通过可安装的包进行扩展。我们将这一视图形式化为 EROS（代理执行运行时操作系统），其中每个机器人对应一个持久代理，并且通过体现能力模块（ECM）提供功能。每个 ECM 都封装了可执行的技能、模型和工具，而执行约束和安全保证则由策略分离的运行时强制执行。这种分离实现了模块化可扩展性、可组合功能执行和一致的系统级安全性。我们使用 Franka Panda 7-DOF 操纵器在 PyBullet 模拟中通过八个实验评估参考实现，涵盖重新规划、故障恢复、策略执行、基线比较、跨任务通用性、ECM 热插拔、消融和故障边界分析。每个条件超过 100 次随机试验，EROS 在三个任务中与基线相比实现了 100% 的任务成功率（BehaviorTree.CPP 风格和 ProgPrompt 风格为 92--93%，平坦管道为 67--73%），策略层以零错误接受阻止所有无效操作，运行时优势可在任务中推广，无需特定于任务的调整，并且 ECM 在运行时加载，交换后成功率为 100%。