智元 AGIBOT 正式推出终身具身智能框架 LIFE，全称 Learning to Live，核心解决传统机器人单任务运行、任务结束状态直接清零、没法留存过往环境经验的痛点，这套框架依靠 RoboBeats、Plastic Memory、EDM 三大模块协同，机器人不管是执行任务阶段，还是没有指令的空档期，都可以持续感知环境，筛选有价值的画面、事件记录存入长期记忆，遇到相似场景时，把之前摸索出来的解决办法提炼成标准化技能直接调用，不用每次从头试错。传统机器人大多是收到指令才开始感知，任务完成直接重置，环境一变就很难适配，LIFE 搭建了感知 - 记忆 - 提炼 - 复用的闭环，同时配套论文、RoboBeats 模型权重、推理代码、SSS-Bench 评测资源对外开源，方便科研人员和开发者做持续感知、终身学习方向的研究，适合便利店、仓储、居家服务这类需要长期稳定作业的机器人场景。下面把框架三大核心模块、完整工作流程、新旧方案对比整理清楚。
LIFE 框架三大核心模块清单
| 模块名称 | 英文名称 | 主要作用 |
|---|---|---|
| 轻量事件跟踪模型 | RoboBeats | 持续流式感知、跟踪环境条件，识别关键事件，判断什么时候写入记忆、触发响应，提供 0.8B、2B、4B 三种规格 |
| 可塑性记忆模块 | Plastic Memory | 存储原始画面、结构化事件记录，支持按需检索、追加信息索引，保留原始证据 |
| 经验复用机制 | EDM（Explore–Distill–Mount） | 探索问题解法、蒸馏提炼、挂载成可复用技能，新技能可以直接给智能体调用 |
LIFE 框架完整工作流程
- 持续流式感知：RoboBeats 不间断采集环境信息，筛选有效事件，过滤无效画面
- 选择性记忆写入：筛选后的信息存入 Plastic Memory，绑定时间、空间、操作关联信息
- 场景检索匹配：机器人接到新任务，智能体先检索历史记忆，匹配过往相似环境
- 经验蒸馏提炼：现有工具无法解决问题时，把新的求解方案通过 EDM 流程蒸馏成稳定技能
- 技能挂载复用：后续碰到同类任务，直接挂载沉淀好的技能，减少重复试错
传统任务机器人与搭载 LIFE 框架机器人对比
| 项目 | 传统任务型机器人 | 搭载 LIFE 终身具身智能框架机器人 |
|---|---|---|
| 记忆机制 | 单次任务，任务结束状态清零 | 跨任务可塑性长期记忆，选择性留存经验 |
| 感知时机 | 收到指令才启动感知 | 任务内外持续主动感知环境变化 |
| 学习模式 | 依赖提前示教、固定脚本 | 自主探索，提炼技能，经验可复用 |
| 环境适配 | 环境变动后容易失效 | 依托历史记忆快速适配变化场景 |
| 开源资源 | 一般不开放感知模型 | 论文、RoboBeats 模型、代码、SSS-Bench 评测集开源 |
【相关 FAQ】
问题 1：智元终身具身智能框架 LIFE 的核心价值是什么？
回答 1：智元终身具身智能框架 LIFE 核心价值是实现机器人经验复用，打破传统机器人任务结束就重置的局限，机器人可以持续感知、长期记忆，把过往解决问题的经验沉淀成技能反复调用。
问题 2：智元 LIFE 框架依靠哪几个模块实现机器人经验复用？
回答 2：智元 LIFE 框架依靠 RoboBeats 轻量事件跟踪模型、Plastic Memory 可塑性记忆模块、EDM 探索提炼挂载机制三大模块协同，完成感知、存记忆、技能沉淀，实现机器人经验复用。
问题 3：RoboBeats 有哪些版本，在智元 LIFE 框架里起到什么作用？
回答 3：RoboBeats 提供 0.8B、2B、4B 三个参数版本，是智元 LIFE 框架的感知入口，负责持续跟踪环境事件，筛选信息，为机器人经验复用提供有效素材。
问题 4：智元发布的 LIFE 终身具身智能框架相关资源是否开源？
回答 4：智元 LIFE 终身具身智能框架配套论文、RoboBeats 模型权重、推理代码以及 SSS-Bench 评测资源已经同步开源，方便开发者研究机器人经验复用相关技术。
【参考资料】
[2026-11-11]（接上 “心跳” 与记忆，机器人不再 “断片”! 智元发布终身具身智能框架 LIFE）上观新闻
[2026-11-11]（智元发布终身具身智能框架 LIFE，让机器人学会经验复用）IT 之家
[2026-11-11]（智元发布终身具身智能框架 LIFE 机器人实现 “心跳” 感知与长期记忆）上海证券报
[2026-11-11]（智元发布终身具身智能框架 LIFE，开放 RoboBeats 模型及评测资源）投资界
【免责声明】
本文仅为智元终身具身智能框架 LIFE 行业资讯整理，LIFE 框架的能力边界、真机落地效果、开源资源更新以智元官方和项目主页为准；机器人经验复用的实际表现受硬件、场景、调参影响，本文不构成机器人项目落地、选型指导建议。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《智元发布终身具身智能框架 LIFE，实现机器人经验复用》能对你有所帮助！
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本文概览：智元 AGIBOT 正式推出终身具身智能框架 LIFE，全称 Learning to Live，核心解决传统机器人单任务运行、任务结束状态直接清零、没法留存过往环境经验的痛点，这套框架依靠 RoboBeats、Plastic Memory、EDM 三大模块协同，机器人不管是执行任务阶段，还是没有指令的空档期，都可以持续感知环境，筛选有价值的画面、事件记录存入长期记忆，遇到相似场景时，把之前摸索出来的解决办法提炼成标准化技能直接调用，不用每次从头试错。传统机器人大多是收到指令才开始感知，任务完成直接重置，环境一变就很难适配，LIFE 搭建了感知 - 记忆 - 提炼 - 复用的闭环，同时配套论文、RoboBeats 模型权重、推理代码、SSS-Bench 评测资源对外开源，方便科研人员和开发者做持续感知、终身学习方向的研究，适合便利店、仓储、居家服务这类需要长期稳定作业的机器人场景。下面把框架三大核心模块、完整工作流程、新旧方案对比整理清楚。