本研究提出了一种具身代理的分层框架，用于异构多机器人控制，旨在解决幻觉问题。该方法通过预测下一步动作和结构化记忆，将任务分解为可执行的机器人技能，并动态验证行动的环境适应性。实验结果表明，具身代理在现实场景中有效协调异构机器人，评估得分达到71.85%，展现了其长远目标的潜力。

本研究提出了一种新方法CWGrasp，解决了3D全身抓取合成中自然性不足的问题。该方法通过几何推理的早期应用，提高了抓取合成的可控性和环境适应性，实现了手臂和手的协调方向设置。实验结果表明，CWGrasp在性能上优于现有基线，在运行时间和资源预算上更加经济。