- 论文公开站arXiv
RAPID：从演示中进行机器人智能体编程
RAPID: Robot Agentic Programming from Demonstrations
摘要显示，RAPID 面向机器人系统提出「从演示进行机器人智能体编程」方法，仅凭一次视觉人类演示，即可自动生成、验证并迭代优化机器人程序。其智能体循环依赖可测试任务规范、动作原语与可交互执行验证环境，三者均由演示自动推断。RAPID 采用以物体为中心的关系式程序表示，将动作原语表达为实现物体级运动效果的轨迹优化程序，并通过关系约束在运行时组合，从而提升跨物体位姿、形状、材质与环境的泛化能力。
意义：该方法把编码智能体的自动验证与迭代能力引入机器人编程，降低示教门槛，并为可复用、可泛化的机器人技能生成提供新范式。
- 论文公开站arXiv
A2M：MCP生态中基于轨迹优化的智能体劫持
A2M: Trace-Optimized Agent Hijacking in the MCP Ecosystem
摘要显示，使用MCP协议的智能体依赖语义匹配从第三方服务器选择工具，攻击者可通过控制元数据与输出实施语义供应链攻击。作者提出A2M两阶段黑盒框架：Attraction阶段优化工具元数据以提高调用概率，Manipulation阶段利用执行轨迹精炼对抗性工具返回，引导智能体产生攻击者期望结果。在LiveMCPBench上，针对GLM-4.6优化的直接攻击在四个场景中恶意工具调用率达93.6%，认知拒绝服务下加权token成本升至基线32.4…
意义：揭示MCP工具选择机制的供应链风险，提醒开发者在工具审核与运行时隔离上加强防护。
- 论文公开站arXiv
占空比预测四足机器人跨步态鲁棒约束运动
Duty Factor Predicts Robust Constrained Quadrupedal Locomotion Across Gait Types
摘要显示，该研究用全身轨迹优化加LQR反馈、学习型运动控制器与质心模型预测控制三种方法，比较步态参数与运动鲁棒性的关系，发现占空比（duty factor）比名义步态类型（如行走、小跑）更能预测局部误差收敛，并可作为低维参数在狭窄地形中调节鲁棒性，最后在实体四足机器人上验证了该趋势。
意义：为四足机器人运动控制提供更简洁的鲁棒性调节维度，提示开发者用占空比替代步态分类来设计跨架构控制器。