功能缓存嫁接：面向具身智能体的鲁棒快速代码策略合成

针对具身智能体在开放域环境中生成可执行代码策略时存在的解码延迟和鲁棒性不足问题，本文提出功能缓存嫁接（FCGraft）框架。该方法维护经校验的函数级代码骨架及其对应的 Transformer KV 缓存库，通过检索相关函数并嫁接缓存来合成新策略。利用“缝合”组合缓存片段及“修补”局部适配任务参数，FCGraft 消除了冗余预填充计算，显著降低延迟并提升控制逻辑稳定性。实验表明，相比现有方法，其任务成功率提升 18.31%，策略合成速度加快 2.3 倍。