**EmbodiedSWE：用编码智能体为长时程灵巧机器人提供可扩展监督**

_EmbodiedSWE: Coding Agents for Long Horizon Dexterous Robotics_

> 论文研究编码智能体能否胜任长时程灵巧机器人任务，并将其解用于机器人策略学习。作者提出 EMBODIEDSWE-BENCH 仿真基准，覆盖富接触操作、可变形物体及需连续交互近半小时的长时程任务。结果显示前沿编码智能体能解决复杂长时程任务，并可跨任务与跨本体迁移已有解，但需大量迭代交互且往往只针对单一任务实例。为此提出 EMBODIEDSWE-GEN，将单个解扩增为大量多样轨迹用于训练 VLA：演示越多性能越好，智能体辅助的多样化提升了对未见任务变体的泛化，且仅用编码智能体生成的仿真演示微调的 VLA 即可在真实机器人上完成长时程任务。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-24 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.27308)