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Code as PoliciesUma estrutura que utiliza programas gerados por modelos de linguagem para permitir que robôs executem tarefas complexas por meio de políticas baseadas em código.

4.8 (4)
Daniel NikulshynAvaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado junho de 2026

Visão geral

Code as Policies é uma estrutura que utiliza programas gerados por modelos de linguagem para permitir que robôs executem tarefas complexas por meio de políticas baseadas em código. Ela permite que os robôs compreendam e executem instruções em linguagem natural usando grandes modelos de linguagem para escrever o código de políticas do robô. Esta estrutura demonstra suas capacidades por meio de demonstrações de tarefas de manipulação em mesa, como organizar blocos e colocá‑los em tigelas, e pode ser aplicada em diversas áreas. Ao encadear estruturas lógicas clássicas e referenciar bibliotecas de terceiros, o código gerado pode apresentar raciocínio espacial‑geométrico, generalizar para novas instruções e atribuir valores precisos a descrições ambíguas. O framework Code as Policies emprega uma abordagem de few-shot prompting para escrever políticas de robôs que podem representar políticas reativas e políticas baseadas em waypoints. Ele pode gerar código mais complexo e melhora o estado da arte na resolução de problemas no benchmark HumanEval. Código e vídeos que demonstram as capacidades do framework estão disponíveis em seu repositório no GitHub. Na área de manipulação de tabuleiros, o framework utiliza argumentos em linguagem natural para compor o código gerado por meio de chamadas de função. Prompts são usados para especializar o modelo de linguagem a executar diferentes funções. O framework demonstrou suas capacidades em várias tarefas, incluindo organizar blocos em um quadrado, mover blocos para posições específicas e até executar comandos que envolvem narrativas criativas. No entanto, a dependência do framework em modelos de linguagem de grande escala significa que ele pode ser limitado pelas suas capacidades e vieses. Além disso, o uso de argumentos em linguagem natural pode introduzir ambiguidades ou incertezas no código gerado.

Funcionalidades principais

  • Formalização centrada em robô de programas gerados por modelos de linguagem
  • Capacidade de representar políticas reativas e políticas baseadas em waypoint
  • Pode escrever código mais complexo
  • Melhora o estado da arte na resolução de problemas no benchmark HumanEval
  • Capacidades demonstradas em várias tarefas de manipulação de mesa

Preços

Modelo
Freemium
Categoria
AI Agents
Avaliação
4.8 / 5 (4)

Casos de uso

Programação de Tarefas de Robô via Linguagem Natural

Traduzir instruções de linguagem natural de alto nível em políticas de código executáveis, permitindo que os robôs executem tarefas complexas de manipulação e navegação sem programação manual.

Pesquisa em IA Incorporada

Fornecer aos pesquisadores uma estrutura para explorar como os grandes modelos de linguagem podem gerar código de controle para sistemas robóticos, avançando estudos em raciocínio incorporado.

Prototipagem Rápida de Comportamentos de Robô

Permitir que os desenvolvedores prototipem e iterem rapidamente sobre comportamentos de robô, descrevendo ações desejadas em linguagem e deixando o modelo sintetizar o código de política subjacente.

Automação de Tarefas Multi-Etapa

Compor políticas baseadas em código para encadear etapas de percepção, planejamento e controle, permitindo que os robôs executem fluxos de trabalho multi-etapa em ambientes dinâmicos.

Prós e contras

Prós

  • Permite que os robôs executem tarefas complexas por meio de políticas baseadas em código
  • Pode entender e executar instruções de linguagem natural
  • Emprega uma abordagem de prompting com poucos disparos para escrever políticas de robô
  • Melhora o estado da arte na resolução de problemas no benchmark HumanEval
  • Capacidades demonstradas em várias tarefas de manipulação de mesa

Contras

  • Depende de grandes modelos de linguagem, que podem ser limitados por suas capacidades e vieses
  • O uso de argumentos de linguagem natural pode introduzir ambiguidades ou incertezas no código gerado

Avaliações

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Sanjay Gupta

Apr 21, 2026

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Diego Fernández

Oct 2, 2025

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