近日，在艾伦人工智能研究所（AI2）发起的全球具身智能零样本评测基准MolmoSpaces最新榜单上，魔法原子旗下VLM Agent框架EchoPolicy-0以75.4%的机器人操作平均成功率位列Combined榜单全球第一，覆盖全部4个v1任务，完成3915局全量评测。同一分组下，魔法原子自研具身智能Agent框架MagicBrain以3.4B参数规模取得72.4%的平均成功率位列全球第四，其中抓取成功率高达94.4%，抓取与抓取放置两项任务均位列所在任务榜单全球第一。MolmoSpaces生态包含超23万个室内环境、约13万个物体资产，机器人需在不同背景、几何结构与物体分布下完成任务，并需通过真实仿真接触改变对象状态。

EchoPolicy-0将视觉语言模型、几何操作工具与通用动作策略组织为统一Agent框架，引入VLM目标引导的多候选轨迹选择机制——动作模型先提出多种可能运动，再依据VLM指定的目标筛选更匹配轨迹并在执行后持续验证。该路线可在不重新训练底层模型的情况下，通过改进调度、选择和验证机制快速迭代。MagicBrain则采用In-Context Visual Guidance技术，将上层识别出的交互目标与放置区域以视觉标记形式注入底层模型观测，让VLA专注动作生成，找目标交给更擅长看图的VLM Agent。两条路线分别作用于动作生成与执行验证环节，具有互补性。魔法原子MagicLab Studio负责人表示，下一阶段将探索二者结合，进入真实工业场景检验任务成功率与部署成本，建立“部署—采集—训练—评测—再部署”的持续迭代机制。抓取成功率从70%到94.4%的跨越，意味着VLA正从“演示可用”逼近“产线可用”的临界线。