# HarnessPAI框架

该工作提出 HarnessPAI——一个与模型和本体无关的 Physical AI 外壳框架，把代码当作组织底层动作原语的可执行、可进化接口：单次 rollout 内以固定程序开环执行，跨 rollout 用执行反馈闭环修订程序并把失败蒸馏为可复用技能；在桌面机械臂、家用机器人、扫地机器人和腿式行走智能体上，无需重训底层模型即优于纯动作模型与 code-as-policy 基线，在 LIBERO-PRO 上较 π0.5 提升 61.6 分、在 RoboCasa 原子任务上较 WorldDreamer 提升 27.2 分，且收敛后的程序可作为专家数据采集器，用其数据微调 π0.5 使 LIBERO-PRO 成功率再提升 38.8 分。

该工作提出 HarnessPAI——一个与模型和本体无关的 Physical AI 外壳框架，把代码当作组织底层动作原语的可执行、可进化接口：单次 rollout 内以固定程序开环执行，跨 rollout 用执行反馈闭环修订程序并把失败蒸馏为可复用技能；在桌面机械臂、家用机器人、扫地机器人和腿式行走智能体上，无需重训底层模型即优于纯动作模型与 code-as-policy 基线，在 LIBERO-PRO 上较 π0.5 提升 61.6 分、在 RoboCasa 原子任务上较 WorldDreamer 提升 27.2 分，且收敛后的程序可作为专家数据采集器，用其数据微调 π0.5 使 LIBERO-PRO 成功率再提升 38.8 分。