研究人员介绍了 Graph-as-Policy (GaP)，这是一个多智能体编码工具，旨在通过结合可解释编程和无模型适应性来弥合变分自动化任务中的可靠性差距。GaP 从模块化开放机器人技能库 (MORSL) 生成包含感知、规划和控制节点的有向计算图，并使用内部模拟来排练和优化这些结构。
- 该系统并行迭代地优化图结构和参数，以提高成功率和吞吐量。
- 在8个新的开放VA任务基准（包括4个仿真场景和4个真实世界场景）上的评估显示，GaP 显著优于基线方法。
尽管物体几何形状和姿态存在变化，这种方法使机器人能够在商业和工业应用中执行持久且可靠的任务。