本文探讨了StageACT，一种基于人类示范的自主行走-操作策略，旨在解决人形机器人开门任务的复杂性。通过将任务分解为多个阶段并引入阶段条件化，该方法显著提高了成功率，尤其在处理观察歧义和失败恢复方面表现优异。此方法无需依赖外部感知或门的特定信息，展示了模仿学习在长时域任务中的潜力。