不搞VLA了啊？Agent直接接管机器人 刚刷到 YC 这批里一家叫 Waddle Labs 的公司，总共 2 个人，两个创始人还在哈佛读书。。blog 里最狠的一件事是：不需要 VLA，不采数据，LLM agent 自己从零训了个 ACT policy。 他们的路线跟主流完全反着来。不搞端到端，让 LLM agent 直接接管机器人：看摄像头、拆任务、写控制代码，VLA 从主干降级成一个随叫随到的 tool。YC 合伙人给的定位是“Claude Code for robots”。 他们发了个demo：agent 通宵抓放乐高，换着位置和朝向重复了大概一千次，然后拿自己造的数据 from scratch 训出一个能抓乐高的 ACT policy。具身智能最贵的两件事，采数据和训模型，它一个通宵自己闭环了。。 还有个细节。他们拿 Opus 4.8、Fable 5、GPT 5.6 跑同一套 manipulation 任务，捡乐高谁都行，但叠 T 恤只有 Fable 5 和 GPT 5.6 开着 xhigh thinking 才做得到。也就是说，机器人的能力上限，直接和 LLM 的能力挂钩。 这跟 Anthropic 的 Claude Plays Robotics 是一个意思。 我感觉这个思路本质上是在回答一个问题：机器人智能的“操作系统”到底是端到端的神经网络，还是一个能调用各种工具（包括神经网络）的agent？Waddle选了后者。 当然，code-as-policy这条线不是新东西。Google 2022年就发了Code as Policies，后面CaP-X、ASPIRE、Voyager都在做。Waddle自己也在blog里老老实实说这是convergence。但把这条线做到“runs as a deployed system”、让多个agent共享一个skill library，确实是工程上往前走了一步。 以及现在的模型能力，确实是不一样了。 蛮有意思的新方向。 今天还看到另外一家，Enigma_AI，也是完成了 7100 万美元的种子轮融资。他们的路线是让机器人具备交互能力，把 100 台真实的 AI 机器人放到了网上。现在，世界上任何人都可以通过浏览器实时操控它们。 机器人背后是 AI 模型，人从浏览器远程操控真机，操作产生的数据又继续拿去训模型。 也是蛮有意思的。不过这个我还没有交互成功，所以还没单独发帖哈哈。