論文の概要: ManiAgent: An Agentic Framework for General Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11660v2
• Date: Tue, 14 Oct 2025 03:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 12:06:24.268918
• Title: ManiAgent: An Agentic Framework for General Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ManiAgent: 汎用ロボットマニピュレーションのためのエージェントフレームワーク
• Authors: Yi Yang, Kefan Gu, Yuqing Wen, Hebei Li, Yucheng Zhao, Tiancai Wang, Xudong Liu,
• Abstract要約: 汎用操作のためのエージェントアーキテクチャであるManiAgentを紹介する。 複数のエージェントは、環境認識、サブタスク分解、アクション生成を行うためのエージェント間通信を含む。 ManiAgentはSimplerEnvベンチマークで86.8%、現実世界のピック・アンド・プレイスタスクで95.8%の成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.154478145473792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Vision-Language-Action (VLA) models have demonstrated impressive capabilities in robotic manipulation, their performance in complex reasoning and long-horizon task planning is limited by data scarcity and model capacity. To address this, we introduce ManiAgent, an agentic architecture for general manipulation tasks that achieves end-to-end output from task descriptions and environmental inputs to robotic manipulation actions. In this framework, multiple agents involve inter-agent communication to perform environmental perception, sub-task decomposition and action generation, enabling efficient handling of complex manipulation scenarios. Evaluations show ManiAgent achieves an 86.8% success rate on the SimplerEnv benchmark and 95.8% on real-world pick-and-place tasks, enabling efficient data collection that yields VLA models with performance comparable to those trained on human-annotated datasets. The project webpage is available at https://yi-yang929.github.io/ManiAgent/.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルはロボット操作において顕著な能力を示してきたが、複雑な推論や長期タスク計画のパフォーマンスは、データの不足とモデル能力によって制限されている。 そこで本研究では,タスク記述と環境入力からロボット操作動作へのエンド・ツー・エンド出力を実現する,汎用的な操作タスクのためのエージェントアーキテクチャであるManiAgentを紹介する。 本フレームワークでは,複数のエージェントがエージェント間通信によって環境認識,サブタスク分解,アクション生成を行い,複雑な操作シナリオの効率的な処理を可能にする。 評価の結果、ManiAgentはSimplerEnvベンチマークで86.8%、現実世界のピック・アンド・プレイスタスクで95.8%の成功率を達成した。 プロジェクトのWebページはhttps://yi-yang929.github.io/ManiAgent/で公開されている。

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