具身行动（Embodied Action）是指智能体通过与物理环境的持续交互来完成任务的行为过程，其核心在于强调身体感知与动作执行的闭环耦合。这种行动模式不同于传统AI的抽象符号处理，而是要求智能体必须依赖自身的感知系统获取环境状态，并通过运动系统实时调整行为策略。具身行动理论认为，认知能力的发展离不开身体与环境的互动，这种动态交互过程使得智能体能够形成对世界的具身理解。
在AI产品开发实践中，具身行动技术正推动服务机器人、无人配送车等产品的智能化升级。例如仓储机器人通过激光雷达实时构建环境地图，其路径规划算法会随着货物堆放位置的变化而动态调整，这种持续的环境感知-决策-执行循环正是具身行动的典型应用。当前技术挑战在于如何让机器人在非结构化环境中具备人类般的灵活适应能力，这需要将深度学习与具身认知理论深度结合。