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论文标题：Addressing the Orchestration Gap in Generalist Robots via Physical Agency
论文作者：普林斯顿大学与Together AI（一作Liane Galanti）
发表时间：2026年7月23日

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本文要点
（1）Pigey是普林斯顿大学和Together AI在2026年7月挂上arXiv的推理时编排器，9月13日作者X长帖后才在社区传开，不训练任何机器人权重。
（2）真机30项任务把冻结π0.5从16.7%拉到97.3%，LIBERO-PRO从12.8%到53.3%。
（3）前沿视觉语言模型跑观察、推理、执行、验证、恢复，调度冻结的TAMP和π0.5，新增代码主要是agent.ts加一份系统提示词。
（4）短板是每步要打API，真机一次大约2到6分钟，验证器会误报成功，后端技能够不着的动作编排也救不回来。
（5）文末附仓库README的真机与仿真启动示例。

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普林斯顿大学和Together AI的Liane Galanti、Dhruv Shah、Tri Dao，在2026年7月23日把这篇报告挂上了arXiv，编号2607.21725。系统名叫Pigey，全称Physical Agency。

论文在那儿躺了将近两个月。9月13日，一作Galanti发了一条X长帖，真机16.7%到97.3%、仿真12.8%到53.3%这两串数字才开始在社区转。仓库到今天是76个star。

今天是2026年9月16日。我把HTML版从头对了一遍，也对照了GitHub README。中文技术博客里，像样的拆读我还没搜到。

不训练任何权重。前沿视觉语言模型当编排器，调度已经冻住的任务与运动规划（TAMP）和π0.5技能。真机30项任务，直接把指令扔给π0.5只有16.7%，过一遍编排循环到了97.3%。LIBERO-PRO上从12.8%到53.3%，大约4倍。

一、冻结技能上的编排差距对照

家用机器人要同时处理感知、常识、规划、判断成没成功、失败了怎么补、底层怎么动。现在主流做法是把这一摞压进一个视觉语言动作模型（VLA），靠大规模演示预训练，一次前向走完全程。

π0.5是这条线上的代表。接触、抓取、和本体绑在一起的控制，确实得从交互里学。报告把这一点写得很清楚。

指令一旦带上否定、条件、藏起来的物体、中途被人挪走，直接提示常常会垮。同一张桌子，问素食、问危险品、问除了杯子以外的东西，冻结策略做出来的动作几乎一样。引言里专门记了这件事。

他们做了一个很干净的对照。机器人、相机、场景、演示、策略权重全部钉死，只改推理时怎么调用这些技能。完整指令直接交给运动策略，叫直接提示。同一套冻结技能交给Pigey逐步调用。两边成功率的差，他们命名为编排差距。

二、agent.ts调度TAMP与π0.5

仓库README把新增部分说得很小。真机目录里，新颖的编排器就是agent.ts加系统提示词agent-system.md。TAMP服务、DROID服务、π0.5策略服务都是现成的，编排器每一步只挑一个工具。

编排器自己不吐电机指令。真机侧工具就五个。

Perceive返回相机画面、机器人状态和检测到的物体标签。Pick和DropAbove走TAMP，管刚性物体的抓和放。VLARollout把短指令交给冻结的π0.5，管可变形、接触多、规划失败时的补救。Done结束任务。

TAMP这边他们用的是TiPToP。TiPToP把抓和放做成一次开环规划，规划完就看不见执行，爪子滑了也会继续去放。Pigey把抓和放拆成两个工具，中间插入验证，抓没抓住就不准放。报告写，真机上相对TiPToP的优势，有一块直接来自这个拆法。

π0.5接到的永远是短指令，比如把红杯子放到盘子上。用户那句抽象原话到不了运动层。

物体名字也卡得很死。每个Pick和DropAbove的参数必须是最近一次Perceive返回的标签，不能自己发明一个目标名。附录说，把任务里的自由文本直接喂给开放词汇检测器，模型经常把眼前最显眼的东西改标成目标。

三、抓放拆分与验证恢复循环

验证用两路信号。一路是确定的，Pick必须让夹爪宽度传感器给出is_grasped，规划失败会以标志位返回。另一路是视觉，动作之后的腕部图交给编排器，确认目标物在爪里、桌上没了。

两路取保守。后端报成功、传感器说空爪，这一步改判失败。没验证过的抓，不能进入放置。

失败了怎么办，系统提示词里写着一套升级规则。没验证住的Pick重试一次，重试时重新感知，按物体当前位姿再规划。第二次仍失败，交给VLARollout。

反过来也成立，VLA走了没进展，可以退回TAMP。刚性、放在桌上的走TAMP。线缆、布、已经在容器里或叠在别的物体上的，直接走VLA。

抓之前重新看一眼。一次规划用到底，物体挪了就抓空。目标被挡住了，先挪开挡着的东西再看。

引言里那条玩偶任务最能说明问题。指令是把玩偶放进篮子。桌上只看见一个盒子。编排器推断玩偶可能在下面，先把盒子挪开，再感知，找到玩偶，这才去抓。

孩子要来、只准把玩具放进容器，这类指令考的是常识。腕部图里盘子上已经坐着胶水，旁边还有螺丝刀。编排器先把危险品清出去，再放兔子和玩偶。

杯子被占住也走同一套循环。指令是把玩偶放进杯子，杯子里先躺着一只鼠标。它把鼠标拿出来放到桌上，再放玩偶。

中途世界变了，开环规划没有退路。空盘子任务做到一半，盘子上忽然多了东西。编排器重新看条件，改把玩偶放进还空着的绿碗。

四、真机30项成功率从16.7%到97.3%

先把能对上的数字放在一张表里。真机reasoner是Claude Opus 4.7，30项各5次，共150次。仿真每个reasoner每项10次。缺的格子按报告原文写未报告，不补。

方法	额外训练	LIBERO-PRO均值	真机30项总体	推理受限	简单抓放
π0-LIBERO	无（本实验冻结）	0	未报告	未报告	未报告
π0.5直接提示	无	12.8	16.7	4.6	95
CaP-Agent0	无	18.2	未报告	未报告	未报告
TiPToP开环	无	未报告	48.7	未报告	80
Pigey	无	53.3	97.3	96.9	100

推理受限那一列，报告单独算过。去掉已经很容易的4项抓放，剩下世界知识、条件、多步、空间、障碍、恢复、长时记忆，π0.5只有4.6%，Pigey到96.9%。简单抓放本来就高，95%到100%，编排没有把已经会的事做坏。

TiPToP总体48.7%。简单抓放它只有80%，低于直接用π0.5，开环抓滑了没退路。多步推理25%，障碍、恢复、长时记忆三类上它是0。

150次里的第一次不可恢复错误，报告记在表14。π0.5失败125次，86次抓错对象。TiPToP失败77次，65次栽在推理和规划。Pigey只失败4次，2次抓取执行，2次验证器误报成功。误报成功是这套验证器独有的失败模式，遮挡会把一次坏抓藏过去。

LIBERO-PRO六个扰动套件。π0全0。π0.5均值12.8%。代码即策略那条线的CaP-Agent0是18.2%。Pigey用同一份π0.5-LIBERO权重到53.3%。Goal-task仍只有22%。报告自己写，LIBERO-PRO不太考推理，这块提升更多来自失败恢复和给它的工具。

附录扫了九组reasoner配置，均值从GPT-5.5 low的44.3%到Claude Opus 4.7的53.3%，全都明显高于两个无编排基线。循环结构决定增益的方向，模型只决定幅度。引言里写过，效应在七个不同reasoner上成立，表15把GPT-5.5的三档推理强度也分开报了。

五、本地部署与推理实践

以下两段是仓库README里的启动示例，来源见文末。

真机侧先起三套服务，TAMP包着TiPToP，DROID管相机和机器人状态，openpi端着pi05_droid检查点。编排器在另一台机器上跑。

curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

export ANTHROPIC_API_KEY=...
export TAMP_URL=http://<workstation>:7777
export DROID_HOST=<workstation>
export PI0_URL=ws://<workstation>:8000
bun agent.ts "pick up the cup and put it in the basket"

可选环境变量有AGENT_MAX_STEPS、AGENT_FAIL_LIMIT、AGENT_LLM_TIMEOUT_MS、AGENT_SYSTEM。步数上限和失败次数是循环的硬预算，提示词路径可以换。硬件清单写的是Franka Research 3、Robotiq 2F-85、一台ZED 2i第三人称相机加一台腕部ZED-Mini。

仿真侧短命令如下。感知用Gemini Robotics ER，智能体看见的是相机图、夹爪和末端状态，外加带编号的检测框，物体真值和接触状态不暴露。

export ANTHROPIC_API_KEY=...
export GEMINI_API_KEY=...

python agent_sim.py \
  --mode harness --suite libero_goal_task --task 0 --episode 2 \
  --policy-host localhost --policy-port 8000 \
  --model gemini/gemini-3.5-flash \
  --max-llm-steps 35 --max-steps-per-rollout 500 \
  --out-dir results/

几个参数值得对照报告。--max-llm-steps 35对应编排器的工具调用预算。--max-steps-per-rollout 500是仿真里一次VLARollout的控制步上限，真机附录默认是300步。README写模型无关，校验过Gemini 3.5 Flash、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5、Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini。

附录还写了作者自己的机器。控制用NUC跑polymetis，工作站是Ryzen 7 9800X3D加一张RTX 5090 32GB，π0.5-DROID推理大约16GB，FoundationStereo大约8GB。这是报告里的配置，不是我测的。

六、总结与思考

编排差距这个量法我觉得该留下。以后再有人说策略不会推理，先问一句，同一份冻结权重，过一遍编排循环能救回多少。报告给的顺序很具体，先量这个差，再决定要不要花机器人数据去教策略推理。

和端到端VLA怎么选，我现在的判断是分场合。端到端把感知到电机压进一次前向，延迟低，适合已经会、要快的动作。Pigey把任务层判断交给API上的前沿模型，换来可检查的工具轨迹，也换来每步等待。附录写，真机一次编排试验大约2到6分钟，API费用大约0.02到0.50美元。低延迟、高速场合，他们自己也说吃力。

技能天花板是硬的。编排器再聪明，后端抓不住的东西抓不住。验证也不完美，遮挡会藏住一次坏抓，假成功会往下游传，150次里已经出现2次。

仿真53.3%也没把LIBERO-PRO打穿，Goal-task 22%说明扰动后的目标改写，循环只能补到这里。评测全是桌面操作，Franka加平行夹爪，别的本体和场景报告没给。障碍推理里玩偶被围住那一项，Pigey也只做成3/5。

代码薄这件事，我两头看。一头是真的薄，agent.ts加一份提示词，把已有技能用出仿真大约4倍、真机总体从16.7%到97.3%。

另一头是能力主要住在Claude Opus 4.7这类模型和已经训好的π0.5、TiPToP里，这个仓库是胶水。能对上报告数字的人，得先有Franka、三套服务和一叠API账单。

他们提到，成功轨迹也许能蒸馏回更小的编排器。那是设想，还没做。

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参考链接

• 技术报告原文 arXiv 2607.21725 v1，2026年7月
• 项目页 Pigey
• 代码与README示例 lianegalanti/Pigey，本稿核对为76 star
• 作者X长帖（2026年9月13日）Liane Galanti
• 冻结技能 π0.5（arXiv 2504.16054）、TiPToP
• 仿真基准 LIBERO-PRO
• 对照方案 CaP-X / CaP-Agent0