硬核开发者实测：能否利用 AI Agent 实现双足机器人的自动训练与调参？

随着 GPT-5.5 发布传闻的临近，具身智能的应用探索再次引发关注。一位开发者在尝试利用 Isaac Lab 训练 Booster T1 双足机器人时，因传统手动调参效果不佳，机器人行走出现一瘸一拐或停滞等问题，转而寻求 AI Agent 解决方案。其核心诉求是构建一个能够“自动调参”并“自审查效果”的闭环，让 AI 自主完成机器人步态学习。这一探索不仅揭示了当前机器人强化学习的高门槛痛点，也折射出业界对于利用高级 AI 模型实现低门槛、全自动化具身智能开发的热切期待。