RPent
面向物理世界的开源具身智能体基础设施
RPent（Recursive Physical Agent）是由清华、无问芯穹、正行创新发起、RLinf 团队打造的开源具身智能体基础设施。通用大模型负责理解与规划，VLA/WAM 等专家模型负责高精度动作，配合三层 Memory 与 Flash Mode 任务卡复用，形成观察-规划-执行-反馈闭环；支持 LIBERO-PRO、RoboCasa 等仿真及 Franka、SO-101 等真机，LIBERO-PRO 成功率 92.6%
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2026-09-21
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工具功能
这个工具能做什么、适合谁用，以及目前已识别的核心能力。
工具简介
RPent（Recursive Physical Agent）是由清华、无问芯穹、正行创新发起、RLinf 团队打造的开源具身智能体基础设施。通用大模型负责理解与规划，VLA/WAM 等专家模型负责高精度动作，配合三层 Memory 与 Flash Mode 任务卡复用，形成观察-规划-执行-反馈闭环；支持 LIBERO-PRO、RoboCasa 等仿真及 Franka、SO-101 等真机，LIBERO-PRO 成功率 92.6%
核心功能
价格信息
暂无可验证价格信息暂无足够准确的价格信息。
基础信息
- 更新频率
- 近 7 天 1 条收录动态
- 最近更新
- 2026-09-21
- 覆盖行业
- 科研
更新日志
按时间记录功能更新、版本发布、新工具入库等重要变化。
- 2026-09-21开源
清华、无问芯穹、正行创新联合发起、RLinf 团队打造的具身智能体基础设施 RPent 正式开源，将通用大模型规划、VLA/WAM 精细操作、Memory 记忆与机器人接口连成闭环，LIBERO-PRO 任务成功率达 92.6%，Flash Mode 提速约 7 倍。
RPent 常见问题
关于 RPent 的定位、核心功能、价格与最近更新。
RPent 是什么？
RPent（Recursive Physical Agent）是由清华、无问芯穹、正行创新发起、RLinf 团队打造的开源具身智能体基础设施。通用大模型负责理解与规划，VLA/WAM 等专家模型负责高精度动作，配合三层 Memory 与 Flash Mode 任务卡复用，形成观察-规划-执行-反馈闭环；支持 LIBERO-PRO、RoboCasa 等仿真及 Franka、SO-101 等真机，LIBERO-PRO 成功率 92.6%。
RPent 有哪些核心功能？
RPent 当前已核验的核心功能包括：AI记忆、强化学习训练、智能体、机器人操作。
RPent 如何收费？
AI Equal 当前没有收录 RPent 的可验证价格信息。
RPent 最近有什么更新？
2026-09-21：清华、无问芯穹、正行创新联合发起、RLinf 团队打造的具身智能体基础设施 RPent 正式开源，将通用大模型规划、VLA/WAM 精细操作、Memory 记忆与机器人接口连成闭环，LIBERO-PRO 任务成功率达 92.6%，Flash Mode 提速约 7 倍。