10 月 27 日，智元机器人发布具身 Agent 框架 Genie Master，这是该公司 AI WAVE 系列的第四项发布。智元精灵 G2 Max 的双臂负载做到 40 公斤，Genie Master 补的是另一半能力。搭载该框架的智元精灵 G2 在真实便利店上岗期间不依赖人工示范与调试，自己定位失败原因、调整策略、沉淀经验，官方称这是行业首次在真实业务场景中验证 Physical RSI，也就是具身递归自进化。
挂货失败后自己找出原因
便利店上下货时，货架挂钩可能被价格标签牌挡住，头部相机视角分辨率也不够，机器人第一下就挂空。按旧流程，工程师得重新排查、改程序、补数据，机器人站着等。Genie Master 的做法是让 Agent 回看执行记录，判断出是视线问题，随后调整策略，左手先靠近目标，用腕部相机补一个近距离视角，确认挂钩位置后交给右手完成挂货。这套调整过程本身也被记录下来，成为可复用的经验。
支撑这套闭环的是智元提出的具身执行协议 EEP，统一了能力、引导、反馈、连续性四类接口。任务中断时系统保留已完成进展，Agent 从断点重新规划。多台机器人协作时，它还能追踪集群分工与任务依赖，支持动态调度。
记忆与参数两条进化路线
智元把经验积累拆成两条路线。Harness RSI 让经验可积累，机器人在执行中随做随记，收工后由模型统一总结，沉淀进长期记忆。Policy RSI 让能力可固化，把执行与恢复中产生的数据回流训练动作策略，把改进留在模型参数里。
以打包外卖为例，水瓶和夹爪容易被白色提带缠住，Agent 通过更具体的动作提示引导夹爪先收回再重试放入包装袋，这类数据随后成为后续学习的素材。目前精灵 G2 已在便利店正式上岗，熟食打包在多次失败后变得顺畅，取货和补货准确度稳步提高，全程没有人工调参介入。
24 小时直播考核
11 月 2 日，智元将开启 24 小时不间断直播，6 台精灵 G2 作为便利店试用期员工，从首日 10 点打卡到次日 10 点完成转正考核，经历午间高峰、晚高峰、深夜值守和清晨早餐四个班次。能否在持续变化的真实环境里顶住，是这套框架接下来要交的答卷。
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