EVA-Clientは、実ロボット上で操作ポリシーを展開・データ収集・評価するためのオープンソースフレームワークです。Heqing Yang氏を含む11名の研究者によって提案され、2026年7月2日にarXivに提出されました。ポリシーサーバーと物理ハードウェアの間に位置する中間層として、EVA-Clientはポリシー反復ループにおける実ロボット段階を単一のコードベースに統合し、訓練から展開までのプロセスを簡素化します。
このフレームワークの主な貢献は三つあります。第一に、コンポーネント分離アーキテクチャです。ロボットバックエンド、推論戦略、トランスポートミドルウェアを直交する独立した層として設計し、新しいロボットや推論戦略の追加が該当層のみに影響するようにすることで、拡張性と保守性を大幅に向上させています。研究者はロボットハードウェアを独立して交換したり、推論戦略を調整したりでき、システム全体を書き換える必要はありません。
第二に、検査可能な実行環境です。デバッグ、収集、評価の3つのワークフローを提供し、開ループシミュレーションから連続リアルタイム制御までの最大6つのモードをサポートします。デバッグモードでは各動作を段階的に確認でき、収集モードでは訓練データを取得し、評価モードでは完全なポリシー評価を自動実行します。
第三に、評価とデータ収集の一体化です。各評価実行は、ポリシーの実行結果だけでなく、訓練準備完了形式の完全な軌跡データ、詳細なログ、そして並列比較ビューアを自動的に生成します。これにより、評価は次の訓練ラウンドに直接データを提供し、未記録の印象で終わることがありません。この設計は反復作業を大幅に削減し、ポリシーの改善サイクルを加速します。
さらに、EVA-Clientは、同期・非同期実行、ACTスタイルの時間的アンサンブル、リアルタイムチャンキング、ナイーブ非同期ベースラインなど、主要なリアルタイム推論戦略を統一された設定インターフェースの下で統合しています。フレームワークはFranka EmikaやUR5などの一般的なロボットプラットフォームとの統合を提供し、gRPCやROS 2などの複数のトランスポートミドルウェアをサポートします。現在、EVA-ClientのコードとドキュメントはGitHubでオープンソースとして公開されており、研究者は自由に利用・改良することができます。このフレームワークは、ロボット操作ポリシー展開の標準ツールとなり、実ロボット実験の障壁を下げることを目指しています。