Nautilus：从单一提示到即插即用的机器人学习

机器人学习研究分散在政策系列、基准套件和真实机器人中；每个实现都与其他实现纠缠在一个复杂的组合矩阵中，这使得移植任何单个元素成为工程噩梦。通用 编码智能体 偶尔可能会弥合特定设置，但无法大规模缩小这一差距，因为它们缺乏表征机器人研究工作流程的程序先验和验证实践。我们建议使用 NAUTILUS，这是一种开源工具，可将单个用户提示（例如，“使用基准 B 评估策略 A”）转变为即用型复制、评估、微调 和部署工作流程。 NAUTILUS 提供： 即插即用的代理技能集，具有从机器人研究中提炼出的先验知识；在策略、模拟器/基准和现实世界机器人之间键入合同；统一的接口和执行环境；以及值得信赖的代理编码工作流程，在每个里程碑上进行明确、自动的验证和测试。 NAUTILUS 不仅可以自动生成现有实施所需的适配器和容器，还可以包装和加载新的或用户提供的策略、模拟器/基准测试和机器人，所有这些都通过统一的接口连接。这扩展了交叉验证的覆盖范围，而无需手写粘合代码。就像鹦鹉螺壳通过增加腔室而增长一样，NAUTILUS 通过扩展其在腔室单元中的执行来进行扩展，使其成为可扩展性的研究工具，而不是手工策划的框架，并旨在减轻不断增长的机器人学习生态系统中跨系列复制和评估的工程负担。