在具身智能领域，灵活性是指智能体适应环境变化、处理多样化任务以及在不确定性条件下维持高效运作的能力。这种能力不仅体现在物理层面的机械适应性，更包含认知层面的快速学习与决策优化。灵活性使智能体能够像生物体一样，在面对新场景时无需完全重新编程即可调整行为策略，其核心在于感知-决策-执行闭环的弹性调节机制。
对于AI产品经理而言，灵活性是评估具身智能产品实用价值的关键指标。例如服务机器人在家庭环境中需要灵活应对不同户型布局，工业机械臂则需适应产线换型带来的工件差异。当前主流技术路径通过强化学习框架结合模块化架构设计来提升灵活性，其中基于元学习的小样本适应和基于物理仿真的预训练成为重要突破口。具身智能产品的灵活性直接决定了部署成本和场景泛化能力，是商业化落地的重要考量维度。