从 VLM 规划器到机器人智能体：面向历史依赖操作的自进化 harness

论文提出 SERA（Self-Evolving Robotic Agent），用可编辑 harness 维护任务上下文，并借助执行反馈迭代规划，底层由固定的 VLA 执行器负责控制。在 RoboMME 上，SERA 自主选择配置时整体成功率为 51.38%，无自进化时为 44.38%。作者认为智能体式规划是处理历史依赖机器人操作的一个有前景方向。