02｜起点：什么是具身智能，和普通 AI Agent 差在哪？
Leo
你好，我是 Leo，欢迎你和我学习具身智能开发。
假设你已经很熟悉 AI Coding Agent。你给它一句话：“修复登录接口偶发的 500 错误。”它会读代码、查日志、修改文件、运行测试；如果测试失败，就根据报错继续改。整个过程可以概括成一个你非常熟悉的循环：
观察环境 → 做出判断 → 执行动作 → 读取结果 → 继续判断
现在，把任务换成：“拿起桌上的纸杯，放进左边的收纳盒。”看起来仍然是同一个 Agent 循环：摄像头负责“观察”，模型负责“判断”，机械臂负责“执行”。既然大模型已经会看图、会规划、会调用工具，我们是不是只要把机械臂封装成几个 Tool，就能得到一个具身智能体？
这正是很多软件工程师进入具身智能时最自然、也最容易低估问题的一步。
纸杯只偏了 3 厘米，机械臂为什么就抓空了？模型已经判断出“应该向左移动”，为什么电机不能直接执行这句话？为什么一个 Coding Agent 可以思考十几秒，机械臂却可能在这十几秒里撞上桌面？
这节课我们就从这个纸杯开始。给 AI Agent 接上一双机械手只是表面变化；更深的变化在于，智能进入了一个有噪声、持续变化、动作会留下真实后果的物理闭环。
一个看起来合理、实际上问题很多的方案
如果沿用开发 AI Agent 的经验，我们很容易设计出这样的系统：
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