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今天的这篇的主题是：
SpatialClaw: Rethinking Action Interface for Agentic Spatial Reasoning
Summary
空间推理（即确定物体位置、相互关系以及在三维空间中如何运动的能力）依然是视觉语言模型（VLM）面临的一项根本性挑战。工具增强型 Agent 试图通过为 VLM 补强专业感知模块来解决这一问题，但其有效性受到调用这些工具的动作接口（action interface）的限制。
在本文中，我们研究了该接口的设计如何塑造 Agent 进行开放式空间推理的能力。现有的空间 Agent 要么采用单次代码执行，这种方式在观察到任何中间结果之前就已确定了完整的分析策略；要么依赖结构化的工具调用接口，这往往缺乏自由组合操作或针对具体任务量身定制分析的灵活性。这两种设计对于开放式、复杂的 3D/4D 空间推理所提供的灵活性都非常有限。
因此，我们提出了 SpatialClaw，这是一个采用代码作为动作接口的无需训练的空间推理框架。SpatialClaw 维持一个有状态的 Python 内核，其中预载了输入帧以及一系列感知和几何图元，允许由 VLM 支持的 Agent 在每一步根据所有先前的输出来编写一个可执行单元格，从而使 Agent 能够灵活地组合与操作感知结果，并根据中间的文本、视觉观察以及每个问题的需求来调整其分析过程。
在跨越广泛静态与动态 3D/4D 空间推理任务的 20 个空间推理基准测试上的评估表明，SpatialClaw 实现了 59.9% 的平均准确率，超越了近期的空间 Agent +11.2 个百分点；且在来自两个模型家族的六个 VLM 底座上均实现了持续的性能提升，期间无需任何针对基准测试或特定模型的微调适配。
原文链接：arxiv.org
