https://auto-driving-blog.pages.dev/tags/%EF%B8%8F-agent-%E5%B7%A5%E7%A8%8B/ Recent content in 🛠️ Agent 工程 on Elon's AD Insight https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png Hugo zh-cn Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/hexashell%E7%B2%BE%E8%AF%BB/ Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/hexashell%E7%B2%BE%E8%AF%BB/ HexaFuture《HexaShell》精读：给编程 Agent（Codex + GPT-6-Astra）一条命令行 robo 和三个 RGB 相机，不训练、不看演示——失败之后由第二个 Agent 读完整 episode 日志（每条命令、每帧图像）做 diagnosis，改测量/执行小工具并跑单元测试，下一轮同一布局重试；学到的经验以「工具代码」的形式留下。测 3D 用的是三角测量（两视角交会 + 已知平面），不用深度网络（Depth Anything V2 在腕相机上误差 ~100 mm，而抓取需要 ~1 cm）。RoboDojo 官方隐藏种子、42 任务、每任务 50 episodes：46.9% 成功率 / 53.2 progress 分，官方榜第一（超 WorldScape-R2SI 的 39.4%、VPP2 的 32.3%）；杂乱布局保留 82% 成功率（学习型 policy 中位数只 20%）；工具还能以几乎零改动迁移到真机（2× PiPER X）。边界也很清晰：memory 81.0% vs 精密插入只有 32.0%——卡脖子的是接触，不是推理。逐张讲解全部 14 张图。