具身智能的适应性是指智能体在与物理环境持续交互过程中，能够根据环境变化动态调整自身行为和认知策略的能力。这种适应性不仅体现在对即时环境刺激的反应上，更包含对环境长期演变规律的学习与预测。从认知科学角度看，适应性使智能体能够处理环境中的不确定性，在任务目标、物理约束和可用资源之间找到最优平衡点。
在AI产品开发中，适应性表现为机器人或虚拟智能体面对新场景时的自主调整能力。例如服务机器人在不同家庭环境中自动调整移动路径，或工业机械臂根据工件形变实时修正抓取力度。实现这种适应性需要融合多模态感知、在线学习和行为规划技术，其中强化学习和预测编码等算法发挥了关键作用。当前研究正致力于构建更通用的适应性框架，使智能体能够跨任务、跨环境迁移学习到的适应策略。