ABot-Claw：持続的・協調的で自己進化するロボット・エージェントのための基盤

概要: 現在の身体性を備えた知能システムは、オープンワールド環境において、高レベルの推論と低レベルの物理的実行の間に依然として大きなギャップがあります。ビジョン・ランゲージ・アクション（VLA）モデルは強力な知覚と直感的な応答を提供しますが、オープンループであることが長い時間幅での性能を制限します。システム2の認知メカニズムを取り入れたエージェントは計画を改善しますが、通常は、事前に定義されたツールキットと限られた実システムの制御しかないクローズドなサンドボックス上で動作します。OpenClawは、システム全権限を備えたローカライズされた実行環境を提供しますが、長時間の複数ロボット実行に必要な身体制御アーキテクチャを欠いています。そこで本研究では、OpenClawの身体性拡張であるABot-Clawを提案します。これは次の3点を統合します。1) 異種ロボットの協調のための能力駆動スケジューリングを備えた統一された身体化インタフェース。2) 永続的な文脈保持と根拠に基づく検索のための、視覚中心のクロス身体化マルチモーダル・メモリ。3) オンラインでの進捗評価、局所的な修正、再計画を行うための、汎用報酬モデルを用いたクリティックベースのクローズドループ・フィードバック機構。OpenClaw層、共有サービス層、ロボット身体化層にまたがるデカップルされたアーキテクチャにより、ABot-Clawは現実世界での相互作用を可能にし、自然言語による意図から物理的行動へとループを閉じ、オープンで動的な環境において段階的に自己進化するロボットエージェントを支援します。