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Code as Policies一个利用语言模型生成的程序的框架,使机器人能够通过基于代码的策略执行复杂任务。

4.8 (4)
Daniel Nikulshyn审阅者 Daniel Nikulshyn·更新 2026年6月

概览

Code as Policies 是一个利用语言模型生成程序的框架,能够让机器人通过基于代码的策略执行复杂任务。它通过使用大型语言模型来编写机器人策略代码,使机器人能够理解并执行自然语言指令。该框架通过桌面操控任务(如排列方块并将其放入碗中)的演示展示了其能力,并可应用于多种领域。通过串联经典的逻辑结构并引用第三方库,生成的代码能够进行空间几何推理、对新指令进行泛化,并为模糊描述指定精确数值。 该框架采用少量样本提示(few-shot prompting)方法来编写机器人策略,能够表示反应式策略(reactive policies)和基于航路点的策略(waypoint-based policies)。它可以编写更复杂的代码,并在 HumanEval 基准上提升了最先进的表现。该框架的代码和演示视频可在其 GitHub 仓库中获取。 在桌面操控领域,该框架使用自然语言参数通过函数调用来组合生成的代码。提示被用于对语言模型进行专门化,以执行不同的功能。该框架已在多项任务中展示了其能力,包括将方块排列成正方形、将方块移动到指定位置,甚至执行包含创意叙事的指令。 然而,该框架对 LLM 的依赖意味着它可能受限于其能力和偏见。此外,使用自然语言参数可能导致生成的代码出现歧义或不确定性。

主要功能

  • 以机器人为中心的语言模型生成程序的形式化
  • 能够表示反应性策略和基于路径点的策略
  • 可以编写更复杂的代码
  • 在HumanEval基准测试中解决问题的能力达到最先进水平
  • 在各种桌面操作任务中展示的能力

价格

模型
Freemium
分类
AI Agents
评分
4.8 / 5 (4)

使用场景

通过自然语言进行机器人任务编程

将高级自然语言指令翻译成可执行的代码策略,使机器人能够执行复杂的操纵和导航任务,而无需手动编程。

具身人工智能研究

为研究人员提供一个框架,以探索大型语言模型如何为机器人系统生成控制代码,推动具身推理研究。

机器人行为的快速原型设计

允许开发人员通过用语言描述所需行为并让模型合成底层策略代码来快速原型和迭代机器人行为。

多步骤任务自动化

编写基于代码的策略以链接感知、规划和控制步骤,使机器人能够在动态环境中执行多阶段工作流程。

优点 & 缺点

优点

  • 使机器人能够通过基于代码的策略执行复杂任务
  • 可以理解和执行自然语言指令
  • 采用少样本提示方法编写机器人策略
  • 在HumanEval基准测试中解决问题的能力达到最先进水平
  • 在各种桌面操作任务中展示的能力

缺点

  • 依赖大型语言模型,可能会受到其能力和偏差的限制
  • 使用自然语言参数可能会在生成的代码中引入歧义或不确定性

评测

4.8

4 个评分的平均值。

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S

Sanjay Gupta

Apr 21, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and it is genuinely easy to set up. The API fits neatly into how we already work, and the integrations removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

H

Hiroshi Tanaka

Mar 8, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the core workflow, and it is genuinely easy to set up caught me off guard. A few rough edges remain is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

D

Diego Fernández

Oct 2, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The core workflow is exactly what I needed, and it saves real time. I do wish the docs could be deeper, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

G

George Papadakis

Sep 30, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The API is exactly what I needed, and support is responsive. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

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