清华大学等联合开源具身智能体基础设施RPent，将大模型规划、VLA精细操作与记忆系统结合，形成感知到纠错的闭环。在LIBERO-PRO上达到92.6%成功率，并通过任务卡复用经验使执行提速约7倍，推动机器人在物理世界持续学习进化。