PhyAgentOS/PhyAgentOS-core

해결하는 문제

PhyAgentOS는 물리적 로봇 또는 시뮬레이터와 상호작용하는 몸체형 AI 에이전트를 관리하기 위한 구조화된 인프라를 제공합니다. 고수준 계획과 저수준 실행을 분리하고, 실행 로그를 맹신하는 대신 시각적 및 상태 증거를 사용하여 목표가 실제로 달성되었는지 엄격하게 검증하는 시스템을 도입함으로써 신뢰할 수 없는 로봇 실행 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 시스템은 분리된 아키텍처를 통해 작동합니다:

• 에이전트 루프 및 플래너: 고수준 AI 에이전트가 목표를 달성하기 위해 도구 호출을 계획합니다.
• Forge Gateway: 버전 관리된 API 경계로 로봇 동작을 실행합니다. 에이전트는 하드웨어 SDK나 시뮬레이터에 직접 접근하지 않습니다.
• 증거 수집: 동작 전후의 이미지와 로봇 상태를 캡처하여 진실된 증거를 제공합니다.
• 작업 검증기: 별도의 컴포넌트로 목표, 성공 기준, 캡처된 증거를 평가하여 성공, 실패, 또는 재계획이 필요한 판정을 내립니다.
• 경험 및 진화: 성공 및 실패한 작업은 SQLite 데이터베이스에 기록됩니다. 시스템은 이러한 작업을 비동기적으로 반성하여 "수업"을 생성하거나 성공적인 에피소드를 기반으로 새로운 기술 개선을 촉진하여 미래 성능을 향상시킬 수 있습니다.

대상 사용자

물리적 또는 시뮬레이션 환경에서 검증 가능하고 충돌 안전한 실행이 필요한 몸체형 지능, 로봇공학, AI 에이전트 연구 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 증거 기반 검증: 수행된 동작과 무관하게 시각적 및 상태 증거를 사용하여 목표를 검증합니다.
• 재귀적 자기 개선: 반복적인 실패 패턴에서 범위가 제한된 수업을 자동 생성하고, 성공적인 에피소드를 기반으로 검증된 기술 개선을 촉진합니다.
• 충돌 안전 오케스트레이션: 작업 로그, 계획 개선, 실행 기록을 지속적으로 저장하기 위해 SQLite WAL를 사용합니다.
• 분리된 실행: 엄격한 Forge Gateway 계약을 통해 에이전트가 하위 로봇 또는 시뮬레이터 구현에 독립적으로 유지됩니다.
• 관리되는 기술 런타임: 버전 관리된 SHA-256 검증 기술 번들 및 로봇 기능의 독립적인 설치/관리를 지원합니다.