人工智能家务机器人别在连续空间硬搜。精确肌序搜索会变成哲学家机器人。2026年先用谓词收成离散关系，用算子排出技能序列，再采样连续参数并仿真核对效果。同一套组件应跨房屋泛化。约十五项家务里多数成功率过九成，捡垃圾约五成六，锁窗平均近两小时。分任务表必须跟正文一起展示。

人工智能家务指令很长，痛点在连续状态动作一起搜会炸

目标要很快开始执行，哪怕后面还有上百步。启发式、价值函数、条件策略都能帮忙。第三条路是状态抽象加动作抽象：先在高层想清楚，再操心低层细节。关系抽象能换物体仍用同一套符号；还能接上高度优化的离散规划器，长程任务才压得住思考时间。

设定要写清：全观测、确定转移、物体中心状态、参数化技能。技能吃离散物体参数和连续偏移，吐出从状态到低层指令的策略。目标用谓词集合写，例如三本书的叠放关系。直接在连续物体特征上搜，等于人做饭时还在盘算每块肌肉。

谓词有名字、类型参数和分类器。物体代入后得到基原子，分类器看连续特征输出真假。抽象状态就是当前为真的基原子集合。算子再补前置、增加效果、删除效果，并绑一条参数化技能。抽象转移是集合并上增加、减去删除。有了这些，离散规划器能给出基算子序列，也就是子目标链。

算子不能直接执行。采样器根据当前低层状态，给出技能连续参数的分布，合同是：终究要采到能实现算子效果的值。抓取需要多种可行抓法，锤子敲和拔、杯子倒和装机，抓法不同。采完必须仿真检查：执行后的抽象状态是否等于计划里的下一状态。失败就再采；仍失败就回退改前面动作的样本；再不行就向离散规划器要一份全新抽象计划。回退通常是最贵的一段。谓词、算子、采样器写得好，就是为了少回退。

人工智能双层规划2026五步：先抽象，再采样，再把表格当门禁

1. 禁止默认在连续物体特征上做长程搜索。先交谓词和算子。
2. 每个算子必须绑技能和采样器。缺采样器，抽象计划不能当方案。
3. 细化必须仿真核对效果。不核对就执行，方案作废。
4. 回退策略写清：再采样、回退前一步、换抽象计划。三档都没有，不准上。
5. 跨任务必须同一套组件。每任务手写一套，不算通用。

上表是同一套双层规划在家务基准子集上的实测：约十五项里多数成功率过半，很多过九成；打开包裹只需十几秒，锁窗和整理书却要上千秒。成功率低的任务往往有特别难的初始状态，比如架子太挤，采样长期失败，时间耗在回退上。组件规模大约是十三种技能、三十个谓词、十三个算子。还没覆盖全部一百项，继续加组件可能够用，也可能在组件变多后效率塌掉，这本身要当实验，不能当口号。

两处只有对着回退日志才清楚。其一，向下可细化并不是免费的：高层可行不保证低层有样本。采样器方差太小会漏掉必要抓法，太大又会把书扔到地板上。合同是「终究能采到」，不是「每个样本都对」。其二，准确仿真在真机上最缺。没有整世界预测，核对这一步会漂。学习算子可以从大约十条示范起步，但示范覆盖不到的回退模式仍会吃掉超时。

建设者该把「外层符号、内层采样」写成家务长程默认，而不是再加深连续搜索。管机器人的人，该拒收只有演示视频、没有分任务成功率和耗时表的方案。没有表，过九成和五成六被平均掉。

结论：人工智能家务规划的快，快在先丢掉连续细节，再只对必要步骤采样

谓词、算子、采样器、核对、回退。同一套组件跨房屋。表上的耗时差两个数量级，门禁要分任务看。仍在连续空间硬搜，指令会在思考里过期。

你下次验收家务规划，先打开分任务成功率和秒数表；锁窗和捡垃圾两行空着，不要写已经通用。

现场还要防口号替换验收。把「已经会规划、已经模块化、已经写了设定」写成周报，不等于抽象能细化、终身能加模块、问题能写成接口。周报可以写，门禁必须绑在分列对照和表格数字上。

若只能改一处：先把「看起来智能」从唯一成功标准里拿掉。演示可以记，成功率、耗时、抽象是否可细化三件跟不上就算事故。

本文侧重全链路风控方法论。落地时请用自身业务单据做回放验证，不要把示例阈值直接当生产策略。 相关：风控体检 · 方案资源