GPT-6 Astra开进机器人身体！清华联手无问芯穹等开源RPent
来源：市场资讯（来源：量子位）Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式：大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。
机器人梦寐以求的“GPT时刻”，会不会就是GPT本身？
OpenAI 公布的结果中，Astra 在测试模型三维建模能力的 BenchCAD 上达到 95.9% 的几何重合率，可以根据多视角图片生成 CAD 代码;
GPT-6 Astra开进机器人身体！清华联手无问芯穹等开源RPent
Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式:大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。
从视频到机器人技能，Real2Gym把人类演示变成可执行的物理仿真
你有没有想过，为什么机器人学一个新动作这么难？人类学做一件事,比如把杯子放进微波炉再关上门,可能看一遍视频就会了。但机器人不行。它得先摸索几十次甚至几百次，撞坏几个杯子,才能勉强学会。而且每次撞坏东西，都得有人在旁边盯着，重新摆好场景，重新来一遍。这个过程慢、贵、还危险。
Agent 工程：为什么需要运行时、控制与治理
Agent 最初常被当作“会调用工具的聊天模型”。早期做法也很直接：写一段提示词，让模型拆解任务，再通过函数调用搜索、读写文件或访问接口。这个方式在演示中往往有效，因为任务短、环境干净、失败可以重来。
约束显化：把隐含的语义假设变成显式规则
约束显化 就是”形式化为代码“的方法:把隐含的语义假设从人的脑子、会议的 air、文档的角落里形式化为代码，写成机器可读的显式规则YAML 契约，再经编译管线翻译为 Prompt 前缀、JSON Schema、Checklist、CI 规则四种消费格式。
OA与Agent
可以，而且技术上有很强的重构空间。但关键不是：“用 LangGraph 替掉 OA 流程引擎”而应该是：把传统 OA 的“确定性流程引擎”升级成“确定性 Workflow + Agentic Workflow”的混合编排平台。这是我认为最合理的方向。
具身智能进入Agentic Robotics时代？清华、伯克利开源统一RUA框架
在 RoboDojo Sim 仿真评测中，Fable 5.2 以 64.9% 的得分，远超 Anthropic 内部同配置测试中的 GPT-6 Astra。
AI Agent四大名词（Prompt、Context、Loop、Harness），你会了吗
有了AI Agent，大伙儿突然发现自己起飞了，仿佛身边一下来了一群得力干将帮你干活儿。那么，AI Agent的Prompt、Context、Loop、Harness这四个名词则是为“数字AI同事”配齐任务单、资料包、工作闭环和办公制度。