uni-robot-agent：给机器人 agent 一套统一 harness，Codex 与 Claude Code 直接跑操作任务

具身智能的论文代码通常各自为战：换个仿真环境就要重写一套工具接口，换个 agent 运行时又要再改一遍。uni-robot-agent（★291，MIT，Python，2026-11-02 建库）由 Open-RUA 开源，想做的正是中间那一层 harness——用统一的工具接口把 agent 和机器人环境隔开，内置 Codex 与 Claude Code 运行时，v0.1.1 修掉了 RoboDojo 在隔离仿真依赖下的安装问题并自动完成机器人配置。

核心功能

• 统一接口：跨环境共享同一套工具接口与反馈格式，各环境的原生 API 交给 adapter 处理，换仿真不用改 agent 侧代码。
• 四种运行模式：Direct 直接用机器人工具；Hybrid 叠一个兼容的动作模型（如 Pi0.5）；Code as Policy 用代码控制机器人；Minimal 只给 move、hold、finish 三个工具的基线，方便做对照实验。
• RGB-only 的「真实」设置：按论文设定可以只给本体感知、标定参数与机器人描述，不给仿真深度、也不给任务验证器的反馈，考验 agent 在信息受限下的表现。
• 可替换的模块边界：agent 运行时、模型提供方、工具、环境、模型服务都能通过显式接口替换，实验时只动一个变量。
• 覆盖的环境很宽：RoboDojo 双臂操作、RoboUse（LIBERO、RoboCasa、MetaWorld、RoboSuite、ManiSkill、Tabletop、Fetch、Kitchen 等任务）、LIBERO-Plus/PRO、RoboTwin 2.0 的 ALOHA AgileX 双臂任务、RMBench 记忆依赖任务、CALVIN、RoboLab 的 DROID 任务，以及 DexJoCo 的灵巧手（Panda 臂 + 16 自由度 Allegro 手）。

典型使用场景

• 复现机器人操作论文：RGB-only 设定、Minimal 三工具基线都是为对照实验准备的，改一个开关就能切条件。
• 把 coding agent 接到机器人上：Codex 或 Claude Code 当大脑，harness 负责把工具调用翻译成机器人动作。
• 横向比较 agent 运行时：同一任务换运行时、换动作模型、换环境，只改配置。

快速上手

Linux GPU 主机上建 Python 3.11 虚拟环境，pip install uni-robot-agent，再 uni-robot-agent setup --integration robodojo 装好 RoboDojo；设好 UNI_ROBOT_AGENT_API_KEY 与 UNI_ROBOT_AGENT_PROVIDER_URL 后 uni-robot-agent run --integration robodojo --task stack_bowls --action-profile direct --no-sam3 --monitor 就能跑一个叠碗任务。加 --monitor 会打印本地 dashboard 地址，能看相机流、工具调用与耗时；跑完用 uni-robot-agent monitor --run-dir ./runs 回放。要自己写策略就用 Python SDK 的 Session.tools。

与既有方案的关系

它不替代仿真器，也不替代 VLA 模型：RoboDojo、LIBERO 这些仍是环境，Pi0.5 这类仍是动作模型，uni-robot-agent 管的是「agent 怎么调用它们、失败怎么反馈」这一层。和本站写过的 harnessrouter 属于同一类思路——把运行时与工具解耦，只是一个面向通用 coding agent，一个面向机器人操作。

小结

uni-robot-agent 适合做机器人操作研究、具身智能实验与 agent 运行时对比的团队。要点与边界：MIT 许可、2026-11-02 才建库（★291，极早期）；公开包目前只覆盖仿真，真机侧的 ARX One 与 Franka 都标注「即将支持」，官方也说明尚不包含受支持的实体机器人连接流程——想上真机得自己接；OpenCode、Gemini CLI 的 adapter 属实验性，需要单独装 CLI 并做兼容验证，Gemini 还要额外配 ACP 桥。