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面向广义任务与运动规划问题的编码智能体
Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems
摘要显示，研究探讨编码智能体能否通过合成跨实例泛化的程序来自动化广义任务与运动规划（TAMP）。在 KinDER 与 PDDLStream 的 28 个模拟环境中，对 Claude Code（Opus 5）和 Codex（GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra）进行评估，共在 98,000 个评估回合中测试 980 个生成程序。结果显示，三种智能体配置在平均成功率上均优于手工规划器、单次生成及基于 LLM 的基线（56%–95% 对比 47%）。
意义：表明编码智能体可自动合成泛化规划程序，减少 TAMP 领域工程投入，为机器人规划与程序合成提供新范式。