概览#

RPent (Recursive Physical Agent) 是一个用于构建具身智能体的开放框架, 让智能体通过与物理世界的递归交互持续演进。RPent 不预设某个具体的基础模型, 而是提供一个递归智能体框架, 将异构智能能力 —— 感知 (perception)、推理 (reasoning)、记忆 (memory)、执行 (execution)、自我演进 (self-evolution) —— 统一到一个物理智能体中。通过持续的交互、反思与适应, RPent 让物理 智能体获得超出其初始设计的新能力。

Pent 这个名字源自五芒星 (Pentagram), 其五个顶点象征多模态智能融合为一个 统一的具身智能体。五芒星的中心是无穷符号 (∞), 代表感知、推理、执行、 自我演进永无止境的递归循环, 让智能持续向物理世界扩展。

RPent 框架图

RPent 建立在三条核心设计原则之上: 服务化、标准化、可组合 (service-oriented, standardized, and composable)。RPent 把各种能力以 可复用服务的形式部署, 通过统一接口连接, 并灵活组合成多样的物理智能体。 这三条原则让 RPent 超越了传统的机器人控制框架, 成为面向物理世界的 智能体基础设施 (agentic infrastructure for the physical world) —— 在这里, 智能不只是被部署, 而是被持续构建、扩展与演进。

功能矩阵#

Agentic Planner

Action Primitive

Simulator

真实机器人

  • Claude Code ✅

  • Codex ✅

  • Custom planner ✅

  • VLA manipulation

    • Pi0.5 ✅

    • RLDX-1

  • WAM manipulation

    • DreamZero

  • LIBERO-PRO ✅

  • RoboCasa

  • Franka

  • SO-101

下一步去哪里#

  • 第一次接触 RPent? 先看 安装, 再看 快速开始, 端到端跑通一个 LIBERO 任务。

  • 想驱动一个具体的机器人或切换 planner? 直接看 Agentic planner。

  • 打算基于 RPent 扩展? 看 系统设计。