RoboChemGym：协议驱动的化学操作生成仿真

湿实验是科学发现中假设检验的金标准，但本质劳动密集、成本高且安全攸关。具身智能体有望自动化这些繁琐工作流，但开发受真实训练数据稀缺所限。仿真为产出演示提供可扩展替代，但现有方法主要面向交互结构松散的短程任务，无法满足化学实验严格的程序约束与细粒度操作要求。为此我们提出RoboChemGym：自主生成与真实实验协议对齐的高保真操作演示的框架，其自改进任务合成机制迭代细化任务执行与场景配置，可为超过10个交互步骤的复杂多物体协议可靠生成专家轨迹；并引入分层基准，从原子操作到全周期实验工作流系统性评估性能。RoboChemGym为复杂化学任务中具身智能体的自动化数据合成与能力评估确立可扩展范式，是迈向全智能实验室的关键基石。