2608.03924v1 Aug 04, 2026 cs.RO

ETA: 구체화된 작업(Embodied Tasks)을 위한 새로운 자율적 패러다임

ETA: A New Agentic Paradigm for Embodied Tasks

Ziyun Zhang
Ziyun Zhang
Citations: 0
h-index: 0
Xipeng Qiu
Xipeng Qiu
Citations: 28
h-index: 2
Jingjing Gong
Jingjing Gong
Citations: 174
h-index: 6
Hechang Chen
Hechang Chen
Citations: 256
h-index: 6
Zezheng Huai
Zezheng Huai
Citations: 1
h-index: 1

로봇이 ChatGPT와 같은 혁신적인 순간을 맞이할 때가 언제일까요? 그러한 획기적인 발전은 미지의 환경에서 미지의 작업을 수행하고, 장기간 상호작용에서도 제어 가능하며, 경험으로부터 학습할 수 있는 범용 로봇을 필요로 합니다. 오늘날의 대부분의 구체화된 시스템은 엔드투엔드의 관찰-행동 방식을 따릅니다. 빠른 발전에도 불구하고, 이러한 시스템은 여전히 목표에 미치지 못합니다. 그들의 일반화 능력은 로봇 학습 데이터의 범위를 크게 의존하며, 장기간 작업 실행은 제어하고 검사하기 어렵습니다. 이 목표를 달성하기 위해 우리는 물리적 세계로 디지털 에이전트를 확장하는 새로운 패러다임인 Embodied Task Agent (ETA)를 소개하고, 이를 오픈 소스 구현체인 OpenETA로 공개합니다. ETA는 플래너(Planner)가 한 번에 하나의 도구 호출을 선택하고, 인터페이스(Interface)가 실행을 제어하며, 월드(World)가 결과를 반환하고 새로운 관찰 정보를 제공하는 구조를 중심으로 합니다. 이 루프를 통해 에이전트는 결과를 검증하고, 계획을 조정하며, 성공적인 및 실패한 상호작용을 재사용 가능한 경험으로 전환할 수 있습니다. OpenETA는 교체 가능한 플래너, 조합 가능한 도구와 기술, 감사 가능한 메모리, 재생 가능한 궤적, 그리고 시뮬레이션 및 실제 로봇 모두에 대한 공통 인터페이스를 제공합니다. Codex의 경우, OpenETA는 observe, mark_point, move_to 기능을 노출하는 경량 플러그인으로 작동할 수 있습니다.

Original Abstract

When will robots have their ChatGPT moment? Such a breakthrough requires a general-purpose robot that can handle unfamiliar tasks in unfamiliar environments, remain controllable over long interactions, and learn from experience. Today's embodied systems largely follow an end-to-end observation-to-action path. Despite rapid progress, they remain far from this goal: their generalization depends heavily on the coverage of robot training data, while long task execution remains difficult to control and inspect. To realize this goal, we introduce the Embodied Task Agent (ETA), a new paradigm for extending digital agents into the physical world, and release OpenETA as its open-source implementation. ETA centers the robot around a Planner that chooses one Tool call at a time, an Interface that controls execution, and a World that returns the result and a fresh observation. This loop allows the agent to verify outcomes, adapt its plan, and turn successful and failed interactions into reusable experience. OpenETA provides replaceable Planners, composable Tools and Skills, auditable memory, replayable trajectories, and common interfaces for simulation and real robots. For Codex, OpenETA can operate as a lightweight plugin that exposes only observe, mark_point, and move_to.

0 Citations
0 Influential
3 Altmetric
15.0 Score
Original PDF

No Analysis Report Yet

This paper hasn't been analyzed by Gemini yet.

Log in to request an AI analysis.

댓글

댓글을 작성하려면 로그인하세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 번째 댓글을 남겨보세요!