原文内容概括缩写：具身智能领域长期存在一种“通用模型崇拜”，即试图用一个单一模型解决所有机器人任务。然而，VLA（视觉-语言-动作）、WAM（加权动作模型）、RL（强化学习）、TAMP（任务与运动规划）、MPC（模型预测控制）等策略在各自擅长的子任务中表现优异，但能力边界各异。例如，RL擅长动态环境适应，MPC擅长精确轨迹跟踪，TAMP擅长高层任务分解。如何刻画这些策略的能力边界，并在正确的时机为不同子任务匹配最合适的策略，成为机器人完成复杂长时序任务的关键瓶颈。论文《RoboHarness: Memory-Driven Orchestration of Heterogeneous Robot Control Strategies》提出了一种新型编排框架，通过记忆驱动机制，将历史任务执行经验编码为可检索的“策略记忆库”，在运行时根据当前子任务需求、环境状态和实时约束，动态选择或组合最合适的控制策略。该框架在仿真和真实机器人实验中均表现出显著优于单一策略或固定组合方案的效果，任务完成率提升约30%，执行时间缩短20%。研究团队强调，这一方向将推动机器人从“单一智能体”向“策略生态系统”演进，每个策略像“专家”一样被按需调用，而非被通用模型替代。