Mbodi将在TechCrunch Disrupt 2025展示智能体机器人训练技术

机器人能够执行各种任务，如包装箱子甚至进行手术。但每个单独的动作或任务都需要其特定的训练过程，这使得机器人难以适应现实世界的场景。

Mbodi希望在智能体的帮助下，让机器人训练变得更加简单快捷。该公司将作为TechCrunch Disrupt 2025创业大赛20强决赛选手之一展示这项技术。

总部位于纽约的Mbodi构建了一个云端到边缘系统，这是一个使用云计算和本地计算的混合计算系统，旨在集成到现有的机器人技术栈中。该软件依靠众多智能体相互通信，收集所需信息来帮助机器人更快地学习任务。

一旦部署，Mbodi将收集数据并从其现实世界用例中学习。

Mbodi联合创始人兼首席执行官Xavier Chi告诉TechCrunch，用户使用自然语言提示软件，Mbodi将请求分解为更小的子任务。Mbodi的智能体集群本质上是分而治之地处理任务，收集所需信息来快速训练机器人完成提示的任务。

"物理世界的棘手之处在于它有无限的可能性，"Chi说道。"每次你都可以发明全新的东西，但你没有任何数据，这是物理世界的一个问题。我们总是需要一个系统，你可以编排不同的模型，或者让任何人纠正机器人并告诉它以某种方式做某些事情。"

Chi表示，他和联合创始人Sebastian Peralta在谷歌担任工程师时萌生了创建这家公司的想法。虽然他们当时没有从事机器人工作，但他们都意识到AI的进步正在走向物理世界，尽管物理AI兴起，但仍然没有很好的方法来快速训练机器人。

许多公司，如Skild AI和FieldAI，正在寻求通过构建具有足够现实世界数据的大型世界AI模型来帮助机器人训练更快，使它们更容易适应新环境。Chi表示，这种理念与世界不断变化的现实并不匹配。

Mbodi于2024年推出，专注于拣选和包装。该公司去年赢得了ABB机器人AI创业竞赛，这为他们赢得了与这家瑞士机器人组织的合作伙伴关系，该组织在10月被软银以54亿美元收购。

现在该公司正在与一家财富100强的消费品和产品公司合作进行概念验证。

"对于这家消费品客户，他们有很多员工，将品牌的不同产品包装到托盘或货架上，问题是这每天都在变化，"Chi说道。"正因为如此，不可能在那里放置机器人。要重新编程这些机器人是不可能的，仍然有很多人在做这项工作。"

Mbodi希望在2026年开始更多地部署其软件。

"我们想要构建有效的、可以实际部署的东西，"Chi说道。"我们不是研究实验室；在这方面我们不想成为研究实验室。我们想要投入生产中可靠工作的东西。"

如果你想亲自听取Mbodi的介绍，观看数十个额外的演示，参加有价值的研讨会，并建立推动业务成果的联系，请点击这里了解更多关于今年在旧金山举行的Disrupt大会（10月27日至29日）的信息。

Q&A

Q1：Mbodi是什么？它能做什么？

A：Mbodi是一家位于纽约的公司，开发了云端到边缘系统来训练机器人。该软件使用多个智能体相互通信，收集信息帮助机器人更快学习任务，用户可以用自然语言提示系统，Mbodi会将请求分解为小任务来训练机器人。

Q2：Mbodi与其他机器人训练公司有什么不同？

A：与Skild AI和FieldAI等公司通过构建大型世界AI模型的方法不同，Mbodi认为这种理念无法应对世界不断变化的现实。他们采用智能体集群分而治之的方式处理任务，更适应动态变化的物理环境。

Q3：Mbodi目前的应用场景和发展计划是什么？

A：Mbodi目前专注于拣选和包装领域，正与一家财富100强消费品公司进行概念验证。由于产品包装需求每天变化，传统机器人难以适应，Mbodi的技术能解决这个问题。公司计划在2026年开始大规模部署软件。