穹彻智能发布 RoboRSI 多智能体自进化框架
机器人大模型缺的不是基座能力，而是系统级的 Harness；RoboRSI 用四个智能体的闭环，把一次成功变成能沉淀复用的稳定运行。
通用基座模型已能直接控制机器人，但在真机上会发出物理上不合理甚至损坏硬件的动作。穹彻智能发布 RoboRSI，把规划、执行、诊断、修订拆给 Manager、Planner、Engineer、Reviewer 四个智能体，形成「执行→诊断→修订→再执行」的闭环，人只负责目标设定、专业判断和安全边界。
正文摘录
.jpg) 编辑｜冷猫 谁也没想到， AGI 随着 GPT-6 的到来竟然来得这么快。 GPT-6 Astra 的强大的基础通用模型能力有目共睹，大模型的 RSI 竟恐怖如斯。 几家欢喜几家愁。在此之前，谁也没有想到，这个基础模型能够在具身智能领域掀起一场巨大的浪潮。 就在 GPT-6 Astra 发布后的第二天，Robocurve 将它直接接入机器人执行任务，并惊奇的发现 GPT-6 Astra 在控制机器人方面强悍的夸张，Token 消耗也低的夸张。  GPT-6 Astra 在一项机器人控制任务中的 成功率达到 95%，高于 Fable 5.1 的 40% ；与此同时， 输出 Token 用量仅为后者的约 1/6.2，成本约为后者的 1/2.3 。 于是这一切开始一发不可收拾，用 GPT-6 基模控制机器人执行复杂操作的案例似雨后春笋。