PhysEvo：Astra能够行动，现在让它学会更好地行动
PhysEvo是一套围绕单个冻结模型构建的物理递归自我改进框架。任务代理执行机器人任务，元代理则利用生成的轨迹诊断失败原因、修改工具和技能，并测试修正方案。元代理还可以改进自身的诊断工具，因此无需更新模型权重或训练独立的动作策略，就能让保留的修正支持后续行动和进一步自我改进。在RoboDojo的42项任务中，PhysEvo平均得分68.14/100，成功率为62%，高于一次性Astra代理的47.17%。在AgileX PiPER实机上，系统在25次试验中取得了84%的成功率。
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