ETA：具体任务的新代理范式

机器人什么时候才会有他们的 ChatGPT 时刻？这种突破需要一种通用机器人，能够在不熟悉的环境中处理不熟悉的任务，在长时间的交互中保持可控性，并从经验中学习。当今的具体系统很大程度上遵循端到端的观察到行动的路径。尽管进展很快，但距离这一目标还很远：它们的泛化很大程度上取决于机器人训练数据的覆盖范围，而长时间的任务执行仍然难以控制和检查。为了实现这一目标，我们引入了嵌入任务代理（ETA），这是一种将数字代理扩展到物理世界的新范式，并发布了 OpenETA 作为其开源实现。 ETA 将机器人围绕一个规划器（一次选择一个工具调用）、一个控制执行的接口以及一个返回结果和新观察结果的世界为中心。这个循环允许代理验证结果，调整其计划，并将成功和失败的交互转化为可重用的体验。 OpenETA 提供可替换的规划器、可组合的工具和技能、可审核的内存、可重播的轨迹以及模拟和真实机器人的通用接口。对于 Codex，OpenETA 可以作为一个轻量级插件运行，仅公开observe、mark_point 和 move_to。