密歇根大学 Auto-Robotist：用 LLM 技能库积累机器人设计经验，获 EMNLP 2026 录用并开源

密歇根大学安娜堡分校团队提出机器人协同设计智能体 Auto-Robotist，用 LLM 维护可更新的自然语言技能库，把每次仿真试错整理成可复用的设计规则，工作已被 EMNLP 2026 主会录用并开源。在 EvoGym 七项软体机器人任务上，其平均最终最优得分均高于 GA，平均收敛加速 1.66 倍、平均领先比例 67%，并能把 5×5 网格经验迁移到 10×10 设计空间。