Code as PoliciesРамковий інструмент, що використовує генерований мовою модельних програм для забезпечення роботи роботів шляхом використання політики на основі програми kodu.

4.8 (4)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено червень 2026 р.

Robotics Code Generation Language Models Research Framework Automation AI Agents

Огляд

Code as Policies є фреймворком, що використовує програми, згенеровані лінгвістичними моделями, для надання роботам можливість виконувати складні завдання шляхом використання політики за допомогою коду. Воно дозволяє роботам розуміти та виконувати природні мови інструкцій, використовуючи великі лінгвістичні моделі для створення коду політики для роботів. Цей фреймворк показує свої можливості шляхом демонстрації завданнями manipulation в штучній області, такі як розташування блоків і розміщення їх у чашах, і може бути застосований в різноманітних галузях. З'єднуючи класичні логічні структури і посилаючись на зовнішні бібліотеки, згенерований код може демонструвати просторово-геометричний розуміння, загальнозначні інструкції та встановлювати точкові значення щодо хибних описів. Фреймворк використовує підхід декілька-кілецької імпровізації для створення механізмів роботи робота, які можуть представляти реактивні політики та політики на основі шляхів waypoints. Вона може писати більш складний код і покращує рівень розвитку в вирішенні завдань на лідируючому рівні за підсумками роботи на бенчмарку HumanEval. Код та відео, що демонструють можливості фреймворку, доступні в його репозиторії на GitHub. У галузі таблицяної маніпуляції фреймворк використовує природні мови аргументів для складання згенерованого коду через функційні виклики. Увагу викликають викливи спеціалізувати мовну модель на виконання різних функцій. Фреймворк продемонстрував свої можливості в різних завданнях, включаючи розміщення блоків у квадраті, переміщення блоків у певні позиції, а навіть виконання команд, які передбачають творчу історію. З іншого боку, залежність frameworks' від великомасштабних мовних моделей може обмежувати її можливості та упередження. Крім того, використання природної мови для аргументації може призвести до з'явиAMBігуючих інтерпретацій щодо згенерованих програм.

Ключові функції

Формальне розуміння мови моделюваних програм для рота
Можливість представлення реактивних політики та шляхів політики
Вміння створювати більш складні програми
Покращення стану мистецтв у розв’язанні завдань на HumanEval мішені
Демонстрація своїх можливостей в різних завданнях на маніпуляційних завданнях на стільниці

Ціни

Модель: Freemium
Категорія: Агенти штучного інтелекту
Рейтинг: 4.8 / 5 (4)

Кейси використання

Програмування завдань рота шляхом натуральної мови

Перекладати вищі рівні натуральної мови інструкцій виконавчих програми політики, позволяючи роботах виконувати складні завдання маніпуляції та навігації без ручної програми

Дослідження в ембодіментній інтелекту

Поставити дослідникам інструмент, щоб досліджувати, як великі мовні моделі можуть створювати контрольний код для роботичних систем, збільшуючи дослідження в вмілітському розумінні

Швидке створення поведінки робота

Дозволяти розробникам швидко створювати і виконувати робота-поведінки шляхом опису бажаних дії на мови та дозволяючи моделі розпізнавати підсвязаний політичний код

Автоматизацію багатокрокових завдань

Підготувати керівні політики шляхом створення програми керівництва політиків, щоб поєднати в собі сприйняття, планування і виконавчі дії, що дозволяють роботам виконати багатокрокові роботи в динамічних середовищах

Плюси і мінуси

Плюси

Побудова роботів виконувати складні завдання за допомогою політики за допомогою програми kodu
Вміння розуміти та виконувати природовжнівомові вказовіді
Використовує підхід декількох застрілів для створення політики ротів
Покращення стану мистецтв у розв’язанні завдань на HumanEval мішені
Демонстрація своїх можливостей в різних завданнях на маніпулаційних завданнях на стільниці

Мінуси

Залежність від великих мовних моделей, які можуть бути обмежені їх здатністю та упередженнями
Використання природовжнівомових аргументів може запроваджувати розпливчастість або невизначеність у створеному коді

Відгуки

4.8

Середнє з 4 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

Sanjay Gupta

Apr 21, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and it is genuinely easy to set up. The API fits neatly into how we already work, and the integrations removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Hiroshi Tanaka

Mar 8, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the core workflow, and it is genuinely easy to set up caught me off guard. A few rough edges remain is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Diego Fernández

Oct 2, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The core workflow is exactly what I needed, and it saves real time. I do wish the docs could be deeper, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

George Papadakis

Sep 30, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The API is exactly what I needed, and support is responsive. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Питання

What are the limitations of the framework?

The framework relies on large language models, which may be limited by their capabilities and biases, and the use of natural language arguments may introduce ambiguities or uncertainties in the generated code.

Asked by Wolfgang Krause · Oct 2, 2025

Can the framework handle complex tasks?

Yes, the framework can handle complex tasks by chaining classic logic structures and referencing third-party libraries, exhibiting spatial-geometric reasoning and generalizing to new instructions.

Asked by Chidi Okonkwo · Aug 26, 2025

What is the Code as Policies framework?

Code as Policies is a framework that utilizes language model-generated programs to enable robots to perform complex tasks through code-based policies.

Asked by Youssef El-Sayed · Aug 14, 2025