墨奇智能推Agentic-Native架构 解决机器人长程任务连贯性难题
墨奇智能用Agentic-Native路线把任务记忆下沉到执行层，解决机器人长程任务易中断问题，代表具身智能新方向。
墨奇智能在世界机器人大会展示轮式机器人MORPHI KINO，连续完成15分钟家务。其采用Agentic-Native路线和MoRA架构，将目标维护与任务记忆下沉到执行模型，使机器人能自主续接长程任务，减少对高层模型的频繁依赖。
正文摘录
2026 年的世界机器人大会（WRC），最难的演示可能一点都不炫。 这几天，北京亦庄一下子挤进 300 多家机器人企业。 翻跟头、跳舞、打拳 ……，这些都算不上新鲜事了。相反，让一台机器人犯难的，可能是人类每天随手就能完成的一些小事，比如收拾房间。 在成立仅半年多的通用具身智能机器人公司墨奇智能（MORPHI）的展台上，其 首次公开亮相的轮式机器人 MORPHI KINO ，面对的就是这样一场长约 15 分钟的家务实战： 它要穿过多个区域，将茶几上的物品收纳到指定的盘子里：   移动到冰箱前，发现缺货后打开冰箱门，将一瓶矿泉水放进去，再关上冰箱门： ![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbizgif/5L8bhP5dIqGibQZb1fzbm9YOiauZz67rnicaRUlx9fL3wXYfVelOW5lBuRfvYvEKbib3sdibNS1woxrte1ubQib8IVyScz5usnsicKfUGFUS0…