本研究探讨了构建通用机器人系统的方法，提出结合模块化设计与大规模学习以提高学习效率。研究表明，该方法能够有效实现零-shot操作，推动通用机器人代理的发展。

本研究介绍了RoboGPT，一种机器人代理，通过两个模块实现日常任务决策。使用新的机器人数据集和RoboGPT增强规划，成功超越了当前最先进的方法。

本研究提出了一种名为RoboGPT的机器人代理，通过两个模块实现日常任务的决策。使用新的机器人数据集和RoboGPT增强了规划，并在多个任务中超越了最先进方法。

该研究提出了一种基于线性时态逻辑的可查询安全约束模块，用于机器人代理的合规性。实验证明该系统适用于复杂的安全约束，具备实际应用潜力。