开箱即用,
从零到运行
预置机器人构型、驱动配置与系统技能等开发资产,减少重复集成工作,让开发者更快完成软硬件部署与调试。
01 / WHY PHYAGENTOS
从预置资产到真机闭环。
将思考、行动与进化,连接在同一套系统里。
预置机器人构型、驱动配置与系统技能等开发资产,减少重复集成工作,让开发者更快完成软硬件部署与调试。
统一物理接口,将不同机器人的底层差异封装在适配层,为上层任务提供一致的调用方式,让任务逻辑更容易跨构型复用。
灵活组合 System 1 的快速执行与 System 2 的深度推理,让不同智能范式按需协同,驱动物理终端完成复杂任务。
模型按能力接入,任务编排不绑定单一模型。
按任务选择独立运行或推理与执行协同。
在同一基础设施中组织技能、执行与反馈。
理解目标 · 拆解任务 · 验证结果
LLM / VLM参与编排感知响应 · 动作生成 · 连续控制
VLA / WAM参与编排System 2 拆解目标并组织策略,System 1 执行动作;PhyAgentOS 编排技能、管理执行,并将观测反馈交回推理环节。
02 / FROM TASK TO ACTION
从语言指令到物理执行。
滚动探索双轨框架的完整工作流。
将自然语言任务拆解为可观察、可执行的子目标,让每一步行动都有清晰方向。
理解任务 → 形成计划按任务需求组织系统技能与工具,连接感知、运动与目标验证。
检索技能 → 编排调用将计划转化为动作,以观测反馈验证任务结果,并为下一次任务积累经验。
执行动作 → 验证结果03 / RECURSIVE SELF-IMPROVEMENT
通过任务反馈、能力评估与迭代优化,
构建物理智能体持续演进的运行闭环。
任务目标:将数字从左到右排列,形成尽可能大的数字,然后放在垫子上。
认知轨理解目标、编排任务,执行轨连接物理世界。通过统一接口下发任务、返回证据,在验证与改进中形成持续闭环。
完整路径始终可见。悬停、点击或用键盘聚焦节点,查看它与系统的直接协作关系。