面向地外独立异常分诊的证据驱动人-智能体-机器人协同架构，并以Reachy Mini与MARS完成端到端硬件在环演示
核心概要
该工作提出一种面向深空乘组地外独立异常分诊的证据驱动人-智能体-机器人协同架构：智能体仅作为显式状态与受限可检查服务之上的协调者，由分诊状态管理器维护假设、证据溯源与不确定性，乘组交互智能体采集观察并解释评估变化，移动机器人获取局部证据；作者以国际空间站氨泄漏误报为锚点的火星航行场景和月球基地电源接口异常场景说明该架构，并在NVIDIA DGX Spark上用Reachy Mini与Innate MARS完成端到端硬件在环集成演示。
Fig. 1: Human–Agent–Robot architecture and proof-of-concept components. The Agentic Orchestrator coordinates the crew interface and mobile inspection robot with authoritative triage state and bounded services, while system-governed checks and crew authorization constrain operational actions.
arXiv深度剖析
提出一个权威受限的闭环证据架构，把未解决的诊断区分连接到乘组提问或机器人定向感知、结构化证据返回、假设排序修订与乘组授权响应，并保持观察、推断与动作彼此显式分离。 相较以往将工具使用语言智能体用于推理与外部动作、以及面向地外栖息地的定向故障调查工具，该工作把机器人视为可迁移的感知资源，并闭合从证据采集到假设修订再到乘组复核的完整回路。 以两个场景化用例（火星航行氨泄漏、月球表面电源接口异常）逐步展开，并在硬件在环原型中端到端跑通完整序列，附录式记录每次状态转移、工具请求、权威检查、机器人结果、解释与乘组确认。
给出一种有界工具使用模式，将收集信息的认知性动作与改变飞行器配置或使乘组承担后果的操作性动作分离；操作性动作走确定性执行路径，除预先批准的自动安全动作外均需乘组授权。 该模式明确能力访问不等于操作权限，协调者不能自行验证自身权威、不能分配诊断置信度、不能宣布问题已解决，从而把安全关键控制留在确定性服务与乘组手中。 架构层面以类型化接口、权威与安全层校验模式、权限、运行约束与确认要求来落实；演示中动作校验拒绝了乘组直接进入，机器人任务以含目标、感知目标、允许模态、完成与停止条件及超时的任务契约下发。
分诊状态管理器维护时间索引的权威记录，包含触发事件、排序假设与不确定性、证据、运行上下文、机器人与任务状态、适用程序上下文以及仅追加的决策痕迹；每条证据记录来源、模态、时间、位置、质量、溯源与底层制品。 该设计把缺失证据、采集失败与实测阴性结果区分为不同状态，并明确对话历史不是权威飞行器状态，从而让延迟到达的地面人员可复核痕迹并提供建议性分析。 在演示中，机器人返回的实测阴性NH3结果被证据服务与缺失数据或采集失败区分开；原始图像保留为首要证据，受模式约束的视觉解释作为带模型与制品元数据的派生观察存储。
在NVIDIA DGX Spark上以OpenClaw协调器、Reachy Mini乘组界面、权威分诊状态管理器与有界后端服务、以及经ROS2机器人任务服务接入的Innate MARS，完成氨泄漏场景的端到端硬件在环集成演示。 该演示把架构从纸面场景推进到可运行的集成原型，本地模型分别承担对话与工具使用、语音识别与合成、视觉解释，组件间以结构化状态与类型化消息协调，自由文本仅出现在乘组界面。 作者明确说明该原型展示的是端到端系统集成，而非诊断或人员绩效结果的改善，定量评估仍属未来工作；MARS被定位为形态无关的替身，用于演练同一任务、状态与证据接口，而非验证自由飞行机动能力。
启示与展望
该架构面向深空乘组在地面支持延迟或中断条件下的时间关键异常分诊，定位为未解决不确定性下的决策支持，而非自主异常检测或应急管理。它适用于告警已触发、原因尚未确定、且下一步应是有针对性观察而非立即维修的情形；此时机器人被当作可迁移的感知资源，用于从疑似危险空间采集证据或检查遥测无法直接观测的物理接口。在有人运行期间，后果性动作需要乘组授权；在无人期间，只有经预先授权、可逆且在已验证约束内的动作可自动执行。延迟到达的地面可在通信允许时复核痕迹并提供建议性分析。作者指出，后续工作将连接已验证的诊断与程序服务、扩展多模态感知，并在栖息地模拟研究（如CHAPEA）中测量诊断准确率、工作负荷、信任与决策质量。
该原型展示的是端到端系统集成，而非诊断或人员绩效结果的改善，定量评估仍属未来工作。MARS被用作形态无关的替身以演练同一任务、状态与证据接口，而非验证自由飞行机动能力；飞行场景假设的是舱内自由飞行器。演示中的NH3读数为模拟值，遥测为合成数据，机器人目标解析到预定义地图位姿。作者列出未来工作包括连接已验证的诊断与程序服务、扩展多模态感知，以及测试缺失、延迟与冲突证据；在栖息地模拟研究中测量诊断准确率、工作负荷、信任与决策质量也尚待开展。读者可留意：在证据缺失、延迟或相互冲突时，假设排序与权威边界将如何表现，以及该架构在氨泄漏场景与特定硬件组合之外的迁移情况。