摘要：本文系统探讨了人形机器人结构设计中的关键优化方法。在刚度设计方面，提出按需分配刚度的差异化方案，通过空心结构、局部强化等手段实现轻量化与性能平衡；拓扑优化则基于有限元分析实现材料高效分布，可使结构减重20%-40%同时提升性能；抗冲击设计采用"外柔内刚"理念，结合缓冲材料与能量导向结构应对跌落风险；最后介绍了壁撑式动态控制技术，通过多约束优化将跌落冲击降低68%。这些方法

通过在线学习、模型融合和增量式微调等方法，智能体能够在数据稀缺或环境变化的情况下，快速适应新任务并保持高效决策能力。在通用 AI Agent 中，在线学习指智能体在与环境持续交互过程中实时更新模型，动态适应新数据和环境变化，提升决策能力。在通用AI Agent中，增量式模型更新（Incremental Model Update） 是实现持续学习和适应动态环境的核心能力。它允许模型在不从头重新训练的