PyRUA-REAL：通过真实世界 RSI 实现机器人探索与自适应学习

PyRUA-REAL 框架让编码智能体把真实世界交互经验保存为持久记忆和可复用可执行技能，用于后续探索与代码改进。在八项真实世界任务上平均成功率为 91.1%，在 RoboDojo 基准的 42 项任务上平均成功率为 84.4%。研究还考察了智能体协作方式、执行反馈对代码改进的作用，以及部署时不依赖在线智能体决策的效率与能力。