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当机器人走出预设任务：RobotAgentBench全面评测机器人的开放世界能力
来源：市场资讯（来源：机器之心Pro）「朋友马上来家里做客，帮我准备一下。」面对这样的请求，机器人应该先做什么？收拾桌面、准备饮料，还是整理沙发？客人有什么偏好？如果东西没抓住、物体被挪走，机器人又能否发现问题，调整计划，继续完成准备工作？
RobotAgentBench全面评测机器人的开放世界能力
围绕这一问题，来自 Aether AI 和UC San Diego 的研究团队提出 RobotAgentBench:一个面向开放世界机器人自主能力的综合评测基准。
什么是Harness工程？
先说观点：Agent能力并不等于模型能力。模型决定能力的上限，Harness则决定任务的交付。DeepSeek Harness它其实是一个开源框架，设计理念是“Every thing is a Plugin”，简单理解，就是上下文、工具和工作流程都可以通过插件来组合。
当AI Agent开始工作，安全该如何跟上？AgentDoG 1.5开源发布
AgentDoG 1.5 的贡献在于，它把这些环节串成了一个完整闭环:用三维 taxonomy 描述风险，用 ATBench Family 评测不同 Agent 场景，用 taxonomy-guided data engine 构造训练数据，用 influence-function purification 训练轻量模型，并进一步支持 agentic safety SFT、RL 和 online guardrail。