摘要
本文提出 SpaceMind，一种面向自主在轨服务的模块化自进化具身视觉 - 语言模型（VLM）智能体框架。该框架将知识、工具与推理解耦为三个独立可扩展维度，并引入技能自进化机制，无需模型微调即可将操作经验提炼为持久技能文件。通过在仿真与物理环境中的 192 次闭环实验验证，结果显示该智能体在退化条件下仍能通过自我进化从失败中恢复，显著提升了任务成功率与检查得分，并实现了代码零修改迁移至真实机器人。
AI 推荐理由
论文核心提出自我进化机制，无需微调即可从失败中恢复并提升技能，是主要贡献。
研究机构
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
论文信息