针对世界行动模型（WAMs）执行固定预测动作、缺乏实时验证的问题，本研究提出一种自适应执行框架。该框架通过轻量级验证器FFDC，联合推理预测动作、视觉动态、真实观测与语言指令，以评估剩余动作序列的可信度，从而根据预测与观测的一致性动态调整执行的动作块大小。该方法在保持长时程执行效率的同时，提升了机器人在接触密集或困难阶段的响应能力。实验表明，其在RoboTwin基准上显著减少了模型前向传递与执行时间，并提高了任务成功率。