《RLE-Bench: 面向机器人学习工程能力的 coding agent 评测基准》

摘要

RLE-Bench 是面向机器人学习工程能力的评测基准，覆盖交互控制、策略学习、感知与估计、机械设计四类代表性机器人开发工作流，以弥补现有基准偏重单一策略或控制器性能的不足。它用多样的任务相关指标评估 coding agent 提交的成果，包括 agent 达到的成功率、训练出的策略、搭建的 harness 以及设计的机械结构，并将这些指标汇总为 RLE Index，同时报告各工作流的能力画像，便于在多个能力维度上系统比较。除排名外，论文还对代表性任务上的 agent 行为开展案例研究，指出其当前能力与局限，以及机器人任务对未来 agent 训练的可能机会。