摘要
针对单一机器人代理在复杂任务与多场景下的适应难题，本文提出 OpenGo，一种基于 OpenClaw 的具身机器狗系统，支持根据场景和指令实时切换技能。该系统包含可定制技能库、基于语言指令的技能调度器以及结合任务完成度与人类反馈的自学习框架。通过在 Unitree Go2 上的部署验证，实现了技能的自主校验与切换，并集成飞书平台以支持自然语言引导，使非专业用户也能通过简单指令控制机器狗。
AI 推荐理由
论文核心在于构建技能库、调度器及实时切换机制，直接解决技能学习与调用问题。
研究机构
University of Science and Technology of China
论文信息