論文の概要: Embodied Agents Take Control: Minimal-Interface Zero-Shot Agents Rival Industrial-Scale Policies in Vision-and-Language Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.26148v1
- Date: Tue, 28 Jul 2026 18:00:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-30 21:06:25.443208
- Title: Embodied Agents Take Control: Minimal-Interface Zero-Shot Agents Rival Industrial-Scale Policies in Vision-and-Language Navigation
- Title（参考訳）: 生体エージェントの制御:視覚・言語ナビゲーションにおける産業規模政策の最小対面ゼロショットエージェント
- Abstract要約: 本研究では,汎用エージェントがループ自体を保持するエージェントエンボディドコントロールについて検討する。
我々は、単眼のRGBカメラと離散アクションのみを付与した3つのソフトウェアエンジニアリングハーネスを評価した。
トレーニングされたウェイポイントツールがプリミティブと共にオプションとして公開されると、ハイブリッドのfable-5エージェントはデフォルトの労力で76.7$pm$0.6%に達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.261164150282706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous embodied agents must sustain a long decision-making loop that involves perceiving, acting, verifying, and self-correcting over many steps. Current systems sustain this loop through task-specific workflows or embodied policies. We study a third form, agentic embodied control, in which a general-purpose agent holds the loop itself. Using zero-shot navigation as a controlled testbed, we evaluate three software-engineering agent harnesses given only a monocular RGB camera and discrete actions. Under this strictly minimal condition, replicated default-effort configurations reach 70.7$\pm$3.5% success (opus-5, mean over three runs), and fable-5 reaches 78% at maximum effort. When a trained waypoint tool is exposed alongside primitives as an optional capability, the hybrid fable-5 agent reaches 76.7$\pm$0.6% at default effort, using half the environment steps and less than one quarter of the wall time of the maximum-effort primitive run. Controlled interventions show that capability is primarily model-centered: model choice strongly changes success, harness effects are descriptive, and a forced waypoint interface helps weaker models but can hinder stronger ones. Performance nevertheless falls sharply on longer-horizon tasks, while latency and context growth limit sustained operation. These results show that agentic control is already competitive in zero-shot navigation and that models, harnesses, and interfaces offer complementary paths toward autonomous embodied agents.
- Abstract（参考訳）: 自律的な実施エージェントは、多くのステップで知覚、行動、検証、自己修正を含む長い意思決定ループを維持しなければならない。
現在のシステムは、タスク固有のワークフローや、具体化されたポリシーを通じて、このループを維持している。
汎用エージェントがループ自体を保持する3つ目の形態であるエージェントエンボディドコントロールについて検討する。
ゼロショットナビゲーションを制御されたテストベッドとして使用し、単眼のRGBカメラと離散アクションのみを付与した3つのソフトウェアエンジニアリングエージェントハーネスを評価した。
この厳格に最小限の条件下では、複製されたデフォルト設定は70.7$\pm$3.5%の成功(オプス5、平均3ラン以上)に達し、ファブル5は最大で78%に達する。
トレーニング済みのウェイポイントツールがオプション機能としてプリミティブと一緒に公開されると、ハイブリッドのfable-5エージェントはデフォルトの作業で76.7$\pm$0.6%に達する。
モデル選択は成功を強く変え、ハーネス効果は記述的であり、強制的なウェイポイントインターフェースはより弱いモデルに役立つが、より強いモデルを妨げる可能性がある。
それにもかかわらず、パフォーマンスは長い水平タスクで著しく低下する一方、レイテンシとコンテキストの増大はオペレーションを持続する。
これらの結果から, エージェント制御はゼロショットナビゲーションにおいてすでに競争力があり, モデル, ハーネス, インターフェースは, 自律的エンボディエージェントへの補完経路を提供することがわかった。
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