MANGO: Vision-Language-Action 모델을 위한 자동화된 멀티 에이전트 테스트 오라클 생성

요약

VLA 모델의 로봇 제어 테스트를 위해 자연어 설명을 기반으로 세밀한 테스트 오라클을 자동 생성하는 멀티 에이전트 프레임워크 MANGO를 제안합니다. MANGO는 원자적 작업 라이브러리와 협력적 에이전트 시스템을 통해 기존 수동 방식의 한계를 극복하고 정밀한 결함 위치 파악을 지원합니다.

핵심 포인트

• VLA 모델을 위한 자동화된 멀티 에이전트 테스트 오라클 생성 프레임워크 MANGO 소개
• 수동 심볼릭 오라클의 높은 구축 비용과 확장성 문제를 해결
• Generator, Assessor, Judge 에이전트의 협업을 통한 오라클 품질 개선
• LIBERO_10 및 RoboCasa 벤치마크에서 실패 위치 파악 및 진단 정보 우수성 입증